WpythonW/RUbert-tiny_custom_test
017
1---2base_model: cointegrated/rubert-tiny23datasets: []4language: []5library_name: sentence-transformers6metrics:7- cosine_accuracy@18- cosine_accuracy@39- cosine_accuracy@510- cosine_precision@111- cosine_precision@312- cosine_precision@513- cosine_precision@1014- cosine_recall@115- cosine_recall@316- cosine_recall@517- cosine_recall@1018- cosine_ndcg@1019- cosine_mrr@1020- cosine_map@10021- dot_accuracy@122- dot_accuracy@323- dot_accuracy@524- dot_precision@125- dot_precision@326- dot_precision@527- dot_precision@1028- dot_recall@129- dot_recall@330- dot_recall@531- dot_recall@1032- dot_ndcg@1033- dot_mrr@1034- dot_map@10035pipeline_tag: sentence-similarity36tags:37- sentence-transformers38- sentence-similarity39- feature-extraction40- generated_from_trainer41- dataset_size:131742- loss:MultipleNegativesRankingLoss43widget:44- source_sentence: востановить лк45 sentences:46 - Создайте, пожалуйста, обращение в ИТ поддержку на портале support47 - Если руководитель не успел согласовать или не согласовать задачу по ЭЛН, БЛ автоматически48 согласовывается49 - 'При проблемах со входом в личный кабинет, прежде чем создавать заявку в поддержку,50 убедитесь, что заходите в ЛК на сайте https://company-x5.ru, указываете актуальные51 и верные логин и пароль. Если Вам неизвестен логин, обратитесь к руководителю52 (ДМ), он сможет посмотреть Ваш логин и сбросить пароль в веб-табеле. Для самостоятельного53 сброса пароля позвоните с вашего мобильного телефона на +7 (XXX) XXX XX XX, наберите54 добавочный номер 10100, нажмите * и подтвердите сброс пароля, нажав #. Обновленный55 пароль отправляется по SMS.'56- source_sentence: Можно ли изменить период больничного по беременности и родам, если57 в ЭЛН указаны другие периоды?58 sentences:59 - 'По процессу, после согласования заявки на УР, необходимо подписать доп. соглашение.60 Сотрудникам КЦ необходимо подписать дополнительное соглашение: - удаленно с помощью61 обмена скан-копий или фото документа, а при невозможности – подтверждением по62 электронной почте. Как только доп. соглашение любым образом подписывается, работник63 отдела кадров снимает блокировку в SAP HR с доп. соглашения и Вам представляется64 возможность создать график работы в ЛК.'65 - Сотрудник может продолжить работу во время больничного по беременности и родам,66 при этом ему будет выплачиваться заработная плата. Пособие по беременности и родам67 будет рассчитано с фактической даты ухода в отпуск по беременности и родам (соответственно,68 будет оплачено меньшее кол-во дней БИРа).69 - У данного руководителя отсутствует доступ к сервису "Удаленная работа" по правилу,70 поэтому его не видно в ЛК2. Возможно на штатной должности сотрудника "Уровень71 подчиненности до СЕО = -2", в таблице ZHRT_ESS_REMAPP для всех форматов настройки72 такого плана (ограничение на ШД руководителя CEO и -1)73- source_sentence: Нет моей команды в ЛК. С уважением ДМ74 sentences:75 - Пожалуйста, создайте заявку в разделе "Зарплатная карта", выбрав подтему "Изменение76 банковских реквизитов"77 - 'При проблемах со входом в личный кабинет, прежде чем создавать заявку в поддержку,78 убедитесь, что заходите в ЛК на сайте https://company-x5.ru, указываете актуальные79 и верные логин и пароль. Если Вам неизвестен логин, обратитесь к руководителю80 (ДМ), он сможет посмотреть Ваш логин и сбросить пароль в веб-табеле. Для самостоятельного81 сброса пароля позвоните с вашего мобильного телефона на +7 (XXX) XXX XX XX, наберите82 добавочный номер 10100, нажмите * и подтвердите сброс пароля, нажав #. Обновленный83 пароль отправляется по SMS.'84 - Если в "команде" нет подчиненных сотрудников просьба обратиться в поддержку для85 корректировки86- source_sentence: исчезли вкладки в личном кабинете87 sentences:88 - Кнопка "изменить номер" телефона находится в личном разделе в ЛК. Если доступа89 к ЛК нет, для смены номера телефона, обратитесь в поддержку90 - Для изменения графика работы сотрудника создайте заявку в разделе "Заявки" по91 теме "Табель/график/рабочее время", выбрав подтему "Изменение графика".92 - Если в "команде" нет подчиненных сотрудников просьба обратиться в поддержку для93 корректировки94- source_sentence: Дайте обратную связь по моей заявке,отправлен ли логин и пароль95 сотруднику96 sentences:97 - Создайте, пожалуйста, обращение в ИТ поддержку на портале support98 - 'При проблемах со входом в личный кабинет, прежде чем создавать заявку в поддержку,99 убедитесь, что заходите в ЛК на сайте https://company-x5.ru, указываете актуальные100 и верные логин и пароль. Если Вам неизвестен логин, обратитесь к руководителю101 (ДМ), он сможет посмотреть Ваш логин и сбросить пароль в веб-табеле. Для самостоятельного102 сброса пароля позвоните с вашего мобильного телефона на +7 (XXX) XXX XX XX, наберите103 добавочный номер 10100, нажмите * и подтвердите сброс пароля, нажав #. Обновленный104 пароль отправляется по SMS.'105 - На текущий момент данные по больничным листам поступают работодателю от СФР напрямую.106 Если больничный лист не был подтвержден, а затем появилась необходимость в его107 проведении, то сотруднику следует создать заявку в Личном кабинете по теме "Перерасчет108 пособий" и указать номер ЭЛН.109model-index:110- name: SentenceTransformer based on cointegrated/rubert-tiny2111 results:112 - task:113 type: information-retrieval114 name: Information Retrieval115 dataset:116 name: test117 type: test118 metrics:119 - type: cosine_accuracy@1120 value: 0.6909090909090909121 name: Cosine Accuracy@1122 - type: cosine_accuracy@3123 value: 0.8303030303030303124 name: Cosine Accuracy@3125 - type: cosine_accuracy@5126 value: 0.8787878787878788127 name: Cosine Accuracy@5128 - type: cosine_precision@1129 value: 0.6909090909090909130 name: Cosine Precision@1131 - type: cosine_precision@3132 value: 0.2767676767676768133 name: Cosine Precision@3134 - type: cosine_precision@5135 value: 0.17575757575757572136 name: Cosine Precision@5137 - type: cosine_precision@10138 value: 0.0906060606060606139 name: Cosine Precision@10140 - type: cosine_recall@1141 value: 0.6909090909090909142 name: Cosine Recall@1143 - type: cosine_recall@3144 value: 0.8303030303030303145 name: Cosine Recall@3146 - type: cosine_recall@5147 value: 0.8787878787878788148 name: Cosine Recall@5149 - type: cosine_recall@10150 value: 0.906060606060606151 name: Cosine Recall@10152 - type: cosine_ndcg@10153 value: 0.8025561727971702154 name: Cosine Ndcg@10155 - type: cosine_mrr@10156 value: 0.7688119288119287157 name: Cosine Mrr@10158 - type: cosine_map@100159 value: 0.7729668802734949160 name: Cosine Map@100161 - type: dot_accuracy@1162 value: 0.6909090909090909163 name: Dot Accuracy@1164 - type: dot_accuracy@3165 value: 0.8303030303030303166 name: Dot Accuracy@3167 - type: dot_accuracy@5168 value: 0.8787878787878788169 name: Dot Accuracy@5170 - type: dot_precision@1171 value: 0.6909090909090909172 name: Dot Precision@1173 - type: dot_precision@3174 value: 0.2767676767676768175 name: Dot Precision@3176 - type: dot_precision@5177 value: 0.17575757575757572178 name: Dot Precision@5179 - type: dot_precision@10180 value: 0.0906060606060606181 name: Dot Precision@10182 - type: dot_recall@1183 value: 0.6909090909090909184 name: Dot Recall@1185 - type: dot_recall@3186 value: 0.8303030303030303187 name: Dot Recall@3188 - type: dot_recall@5189 value: 0.8787878787878788190 name: Dot Recall@5191 - type: dot_recall@10192 value: 0.906060606060606193 name: Dot Recall@10194 - type: dot_ndcg@10195 value: 0.8025561727971702196 name: Dot Ndcg@10197 - type: dot_mrr@10198 value: 0.7688119288119287199 name: Dot Mrr@10200 - type: dot_map@100201 value: 0.7729668802734949202 name: Dot Map@100203---204 205# SentenceTransformer based on cointegrated/rubert-tiny2206 207This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [cointegrated/rubert-tiny2](https://huggingface.co/cointegrated/rubert-tiny2). It maps sentences & paragraphs to a 312-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.208 209## Model Details210 211### Model Description212- **Model Type:** Sentence Transformer213- **Base model:** [cointegrated/rubert-tiny2](https://huggingface.co/cointegrated/rubert-tiny2) <!-- at revision dad72b8f77c5eef6995dd3e4691b758ba56b90c3 -->214- **Maximum Sequence Length:** 2048 tokens215- **Output Dimensionality:** 312 tokens216- **Similarity Function:** Cosine Similarity217<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->218<!-- - **Language:** Unknown -->219<!-- - **License:** Unknown -->220 221### Model Sources222 223- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)224- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)225- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)226 227### Full Model Architecture228 229```230SentenceTransformer(231 (0): Transformer({'max_seq_length': 2048, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 232 (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 312, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})233 (2): Normalize()234)235```236 237## Usage238 239### Direct Usage (Sentence Transformers)240 241First install the Sentence Transformers library:242 243```bash244pip install -U sentence-transformers245```246 247Then you can load this model and run inference.248```python249from sentence_transformers import SentenceTransformer250 251# Download from the 🤗 Hub252model = SentenceTransformer("WpythonW/RUbert-tiny_custom_test")253# Run inference254sentences = [255 'Дайте обратную связь по моей заявке,отправлен ли логин и пароль сотруднику',256 'При проблемах со входом в личный кабинет, прежде чем создавать заявку в поддержку, убедитесь, что заходите в ЛК на сайте https://company-x5.ru, указываете актуальные и верные логин и пароль. Если Вам неизвестен логин, обратитесь к руководителю (ДМ), он сможет посмотреть Ваш логин и сбросить пароль в веб-табеле. Для самостоятельного сброса пароля позвоните с вашего мобильного телефона на +7 (XXX) XXX XX XX, наберите добавочный номер 10100, нажмите * и подтвердите сброс пароля, нажав #. Обновленный пароль отправляется по SMS.',257 'Создайте, пожалуйста, обращение в ИТ поддержку на портале support',258]259embeddings = model.encode(sentences)260print(embeddings.shape)261# [3, 312]262 263# Get the similarity scores for the embeddings264similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)265print(similarities.shape)266# [3, 3]267```268 269<!--270### Direct Usage (Transformers)271 272<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>273 274</details>275-->276 277<!--278### Downstream Usage (Sentence Transformers)279 280You can finetune this model on your own dataset.281 282<details><summary>Click to expand</summary>283 284</details>285-->286 287<!--288### Out-of-Scope Use289 290*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*291-->292 293## Evaluation294 295### Metrics296 297#### Information Retrieval298* Dataset: `test`299* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)300 301| Metric | Value |302|:--------------------|:----------|303| cosine_accuracy@1 | 0.6909 |304| cosine_accuracy@3 | 0.8303 |305| cosine_accuracy@5 | 0.8788 |306| cosine_precision@1 | 0.6909 |307| cosine_precision@3 | 0.2768 |308| cosine_precision@5 | 0.1758 |309| cosine_precision@10 | 0.0906 |310| cosine_recall@1 | 0.6909 |311| cosine_recall@3 | 0.8303 |312| cosine_recall@5 | 0.8788 |313| cosine_recall@10 | 0.9061 |314| cosine_ndcg@10 | 0.8026 |315| cosine_mrr@10 | 0.7688 |316| **cosine_map@100** | **0.773** |317| dot_accuracy@1 | 0.6909 |318| dot_accuracy@3 | 0.8303 |319| dot_accuracy@5 | 0.8788 |320| dot_precision@1 | 0.6909 |321| dot_precision@3 | 0.2768 |322| dot_precision@5 | 0.1758 |323| dot_precision@10 | 0.0906 |324| dot_recall@1 | 0.6909 |325| dot_recall@3 | 0.8303 |326| dot_recall@5 | 0.8788 |327| dot_recall@10 | 0.9061 |328| dot_ndcg@10 | 0.8026 |329| dot_mrr@10 | 0.7688 |330| dot_map@100 | 0.773 |331 332<!--333## Bias, Risks and Limitations334 335*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*336-->337 338<!--339### Recommendations340 341*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*342-->343 344## Training Details345 346### Training Dataset347 348#### Unnamed Dataset349 350 351* Size: 1,317 training samples352* Columns: <code>sentence_0</code> and <code>sentence_1</code>353* Approximate statistics based on the first 1000 samples:354 | | sentence_0 | sentence_1 |355 |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|356 | type | string | string |357 | details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 12.42 tokens</li><li>max: 107 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 7 tokens</li><li>mean: 60.08 tokens</li><li>max: 371 tokens</li></ul> |358* Samples:359 | sentence_0 | sentence_1 |360 |:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|361 | <code>Не могу оформить заявку на работу из дома</code> | <code>Критерии доступности сервиса Удаленная Работа: 1.Сотрудник не на нулевой занятости: процент соединения (ИТ 1001) между штатной должностью и табельным номером на текущую дату больше 0; 2.Сотрудник на офисном графике работы: в ИТ 0007 Нормативное рабочее время на текущую дату установлен график, который в соответствии с Правилом ГРВ (таблица T508A) является офисным – поле KKRKH принимает одно из значений: {1; 2; 3; 4; 6}; 3.У сотрудника есть руководитель: наличие на текущую дату соединения (ИТ 1001) B012 между ОЕ сотрудника и ШД руководителям или BZ10 между ШД сотрудника и ШД руководителя; 4.Уровень CEO- руководителя сотрудника позволяет принимать заявки на УР: на штатной должности руководителя сотрудника установленное на текущую дату значение атрибута (ИТ 1222) Z_PM_CEO Уровень подчиненности до СЕО по сценарию Z_PM Управление эффективностью должностей отсутствует в таблице ZHRT_ESS_REMAPP для формата сотрудника (на данный момент ограничение только на CEO и -1 5.Сотруднику установлен признак «Удаленный офис»: на ШД сотрудника / на ОЕ сотрудника / на вышестоящей ОЕ (по пути анализа P-S-O-O) в ИТ 1010 Комп/ВспомСредства подтипе 9021 Работа на дому установлено значение 002 Удаленный офис. Если какой-то из критериев не выполняется, вкладка «удаленная работа» в личном кабинете будет не доступна. Для внесения изменений в систему SAP, необходимо обратиться к специалистам по кадрам.</code> |362 | <code>Не поступают заявки в работу, прошу настроить корректность их назначения. Была делегирована роль в ЛК от менеджера по кадрам, но заявки не поступают.</code> | <code>Создайте, пожалуйста, обращение в ИТ поддержку на портале support</code> |363 | <code>Нет возможности подписать график УР - отображается, что подписано все.</code> | <code>Вам необходимо открыть сервис "Удаленная работа", далее выбрать "График УР". Заявка находится в статусе "Ожидание подписание". Нажмите на нее. Откроется заявка и будет активна кнопка "Подписать".</code> |364* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:365 ```json366 {367 "scale": 20.0,368 "similarity_fct": "cos_sim"369 }370 ```371 372### Training Hyperparameters373#### Non-Default Hyperparameters374 375- `eval_strategy`: steps376- `per_device_train_batch_size`: 512377- `per_device_eval_batch_size`: 512378- `num_train_epochs`: 1200379- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin380 381#### All Hyperparameters382<details><summary>Click to expand</summary>383 384- `overwrite_output_dir`: False385- `do_predict`: False386- `eval_strategy`: steps387- `prediction_loss_only`: True388- `per_device_train_batch_size`: 512389- `per_device_eval_batch_size`: 512390- `per_gpu_train_batch_size`: None391- `per_gpu_eval_batch_size`: None392- `gradient_accumulation_steps`: 1393- `eval_accumulation_steps`: None394- `torch_empty_cache_steps`: None395- `learning_rate`: 5e-05396- `weight_decay`: 0.0397- `adam_beta1`: 0.9398- `adam_beta2`: 0.999399- `adam_epsilon`: 1e-08400- `max_grad_norm`: 1401- `num_train_epochs`: 1200402- `max_steps`: -1403- `lr_scheduler_type`: linear404- `lr_scheduler_kwargs`: {}405- `warmup_ratio`: 0.0406- `warmup_steps`: 0407- `log_level`: passive408- `log_level_replica`: warning409- `log_on_each_node`: True410- `logging_nan_inf_filter`: True411- `save_safetensors`: True412- `save_on_each_node`: False413- `save_only_model`: False414- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False415- `no_cuda`: False416- `use_cpu`: False417- `use_mps_device`: False418- `seed`: 42419- `data_seed`: None420- `jit_mode_eval`: False421- `use_ipex`: False422- `bf16`: False423- `fp16`: False424- `fp16_opt_level`: O1425- `half_precision_backend`: auto426- `bf16_full_eval`: False427- `fp16_full_eval`: False428- `tf32`: None429- `local_rank`: 0430- `ddp_backend`: None431- `tpu_num_cores`: None432- `tpu_metrics_debug`: False433- `debug`: []434- `dataloader_drop_last`: False435- `dataloader_num_workers`: 0436- `dataloader_prefetch_factor`: None437- `past_index`: -1438- `disable_tqdm`: False439- `remove_unused_columns`: True440- `label_names`: None441- `load_best_model_at_end`: False442- `ignore_data_skip`: False443- `fsdp`: []444- `fsdp_min_num_params`: 0445- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}446- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None447- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}448- `deepspeed`: None449- `label_smoothing_factor`: 0.0450- `optim`: adamw_torch451- `optim_args`: None452- `adafactor`: False453- `group_by_length`: False454- `length_column_name`: length455- `ddp_find_unused_parameters`: None456- `ddp_bucket_cap_mb`: None457- `ddp_broadcast_buffers`: False458- `dataloader_pin_memory`: True459- `dataloader_persistent_workers`: False460- `skip_memory_metrics`: True461- `use_legacy_prediction_loop`: False462- `push_to_hub`: False463- `resume_from_checkpoint`: None464- `hub_model_id`: None465- `hub_strategy`: every_save466- `hub_private_repo`: False467- `hub_always_push`: False468- `gradient_checkpointing`: False469- `gradient_checkpointing_kwargs`: None470- `include_inputs_for_metrics`: False471- `eval_do_concat_batches`: True472- `fp16_backend`: auto473- `push_to_hub_model_id`: None474- `push_to_hub_organization`: None475- `mp_parameters`: 476- `auto_find_batch_size`: False477- `full_determinism`: False478- `torchdynamo`: None479- `ray_scope`: last480- `ddp_timeout`: 1800481- `torch_compile`: False482- `torch_compile_backend`: None483- `torch_compile_mode`: None484- `dispatch_batches`: None485- `split_batches`: None486- `include_tokens_per_second`: False487- `include_num_input_tokens_seen`: False488- `neftune_noise_alpha`: None489- `optim_target_modules`: None490- `batch_eval_metrics`: False491- `eval_on_start`: False492- `eval_use_gather_object`: False493- `batch_sampler`: batch_sampler494- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin495 496</details>497 498### Training Logs499<details><summary>Click to expand</summary>500 501| Epoch | Step | Training Loss | test_cosine_map@100 |502|:---------:|:----:|:-------------:|:-------------------:|503| 1.0 | 3 | - | 0.2941 |504| 2.0 | 6 | - | 0.2941 |505| 3.0 | 9 | - | 0.2942 |506| 4.0 | 12 | - | 0.2942 |507| 5.0 | 15 | - | 0.2945 |508| 6.0 | 18 | - | 0.2945 |509| 7.0 | 21 | - | 0.2944 |510| 8.0 | 24 | - | 0.2948 |511| 9.0 | 27 | - | 0.2964 |512| 10.0 | 30 | - | 0.2964 |513| 11.0 | 33 | - | 0.2965 |514| 12.0 | 36 | - | 0.2967 |515| 13.0 | 39 | - | 0.2970 |516| 14.0 | 42 | - | 0.2979 |517| 15.0 | 45 | - | 0.2979 |518| 16.0 | 48 | - | 0.2995 |519| 17.0 | 51 | - | 0.3038 |520| 18.0 | 54 | - | 0.3041 |521| 19.0 | 57 | - | 0.3050 |522| 20.0 | 60 | - | 0.3058 |523| 21.0 | 63 | - | 0.3061 |524| 22.0 | 66 | - | 0.3073 |525| 23.0 | 69 | - | 0.3094 |526| 24.0 | 72 | - | 0.3098 |527| 25.0 | 75 | - | 0.3119 |528| 26.0 | 78 | - | 0.3122 |529| 27.0 | 81 | - | 0.3130 |530| 28.0 | 84 | - | 0.3144 |531| 29.0 | 87 | - | 0.3159 |532| 30.0 | 90 | - | 0.3180 |533| 31.0 | 93 | - | 0.3199 |534| 32.0 | 96 | - | 0.3225 |535| 33.0 | 99 | - | 0.3255 |536| 34.0 | 102 | - | 0.3274 |537| 35.0 | 105 | - | 0.3293 |538| 36.0 | 108 | - | 0.3297 |539| 37.0 | 111 | - | 0.3305 |540| 38.0 | 114 | - | 0.3328 |541| 39.0 | 117 | - | 0.3378 |542| 40.0 | 120 | - | 0.3382 |543| 41.0 | 123 | - | 0.3417 |544| 42.0 | 126 | - | 0.3428 |545| 43.0 | 129 | - | 0.3471 |546| 44.0 | 132 | - | 0.3497 |547| 45.0 | 135 | - | 0.3514 |548| 46.0 | 138 | - | 0.3540 |549| 47.0 | 141 | - | 0.3552 |550| 48.0 | 144 | - | 0.3585 |551| 49.0 | 147 | - | 0.3613 |552| 50.0 | 150 | - | 0.3621 |553| 51.0 | 153 | - | 0.3668 |554| 52.0 | 156 | - | 0.3696 |555| 53.0 | 159 | - | 0.3701 |556| 54.0 | 162 | - | 0.3724 |557| 55.0 | 165 | - | 0.3742 |558| 56.0 | 168 | - | 0.3789 |559| 57.0 | 171 | - | 0.3809 |560| 58.0 | 174 | - | 0.3821 |561| 59.0 | 177 | - | 0.3867 |562| 60.0 | 180 | - | 0.3894 |563| 61.0 | 183 | - | 0.3964 |564| 62.0 | 186 | - | 0.3988 |565| 63.0 | 189 | - | 0.4016 |566| 64.0 | 192 | - | 0.4027 |567| 65.0 | 195 | - | 0.4048 |568| 66.0 | 198 | - | 0.4093 |569| 67.0 | 201 | - | 0.4103 |570| 68.0 | 204 | - | 0.4101 |571| 69.0 | 207 | - | 0.4126 |572| 70.0 | 210 | - | 0.4138 |573| 71.0 | 213 | - | 0.4153 |574| 72.0 | 216 | - | 0.4202 |575| 73.0 | 219 | - | 0.4241 |576| 74.0 | 222 | - | 0.4285 |577| 75.0 | 225 | - | 0.4301 |578| 76.0 | 228 | - | 0.4321 |579| 77.0 | 231 | - | 0.4340 |580| 78.0 | 234 | - | 0.4366 |581| 79.0 | 237 | - | 0.4395 |582| 80.0 | 240 | - | 0.4403 |583| 81.0 | 243 | - | 0.4400 |584| 82.0 | 246 | - | 0.4422 |585| 83.0 | 249 | - | 0.4433 |586| 84.0 | 252 | - | 0.4481 |587| 85.0 | 255 | - | 0.4528 |588| 86.0 | 258 | - | 0.4552 |589| 87.0 | 261 | - | 0.4583 |590| 88.0 | 264 | - | 0.4637 |591| 89.0 | 267 | - | 0.4663 |592| 90.0 | 270 | - | 0.4674 |593| 91.0 | 273 | - | 0.4708 |594| 92.0 | 276 | - | 0.4718 |595| 93.0 | 279 | - | 0.4754 |596| 94.0 | 282 | - | 0.4778 |597| 95.0 | 285 | - | 0.4811 |598| 96.0 | 288 | - | 0.4820 |599| 97.0 | 291 | - | 0.4831 |600| 98.0 | 294 | - | 0.4857 |601| 99.0 | 297 | - | 0.4889 |602| 100.0 | 300 | - | 0.4929 |603| 101.0 | 303 | - | 0.4938 |604| 102.0 | 306 | - | 0.4990 |605| 103.0 | 309 | - | 0.5003 |606| 104.0 | 312 | - | 0.5012 |607| 105.0 | 315 | - | 0.5025 |608| 106.0 | 318 | - | 0.5033 |609| 107.0 | 321 | - | 0.5054 |610| 108.0 | 324 | - | 0.5073 |611| 109.0 | 327 | - | 0.5080 |612| 110.0 | 330 | - | 0.5088 |613| 111.0 | 333 | - | 0.5115 |614| 112.0 | 336 | - | 0.5131 |615| 113.0 | 339 | - | 0.5160 |616| 114.0 | 342 | - | 0.5201 |617| 115.0 | 345 | - | 0.5274 |618| 116.0 | 348 | - | 0.5297 |619| 117.0 | 351 | - | 0.5316 |620| 118.0 | 354 | - | 0.5340 |621| 119.0 | 357 | - | 0.5365 |622| 120.0 | 360 | - | 0.5374 |623| 121.0 | 363 | - | 0.5397 |624| 122.0 | 366 | - | 0.5418 |625| 123.0 | 369 | - | 0.5441 |626| 124.0 | 372 | - | 0.5463 |627| 125.0 | 375 | - | 0.5489 |628| 126.0 | 378 | - | 0.5525 |629| 127.0 | 381 | - | 0.5539 |630| 128.0 | 384 | - | 0.5556 |631| 129.0 | 387 | - | 0.5575 |632| 130.0 | 390 | - | 0.5601 |633| 131.0 | 393 | - | 0.5607 |634| 132.0 | 396 | - | 0.5632 |635| 133.0 | 399 | - | 0.5661 |636| 134.0 | 402 | - | 0.5685 |637| 135.0 | 405 | - | 0.5710 |638| 136.0 | 408 | - | 0.5747 |639| 137.0 | 411 | - | 0.5779 |640| 138.0 | 414 | - | 0.5805 |641| 139.0 | 417 | - | 0.5832 |642| 140.0 | 420 | - | 0.5871 |643| 141.0 | 423 | - | 0.5948 |644| 142.0 | 426 | - | 0.5976 |645| 143.0 | 429 | - | 0.5995 |646| 144.0 | 432 | - | 0.6056 |647| 145.0 | 435 | - | 0.6097 |648| 146.0 | 438 | - | 0.6100 |649| 147.0 | 441 | - | 0.6106 |650| 148.0 | 444 | - | 0.6113 |651| 149.0 | 447 | - | 0.6100 |652| 150.0 | 450 | - | 0.6105 |653| 151.0 | 453 | - | 0.6126 |654| 152.0 | 456 | - | 0.6136 |655| 153.0 | 459 | - | 0.6145 |656| 154.0 | 462 | - | 0.6166 |657| 155.0 | 465 | - | 0.6175 |658| 156.0 | 468 | - | 0.6194 |659| 157.0 | 471 | - | 0.6194 |660| 158.0 | 474 | - | 0.6196 |661| 159.0 | 477 | - | 0.6218 |662| 160.0 | 480 | - | 0.6230 |663| 161.0 | 483 | - | 0.6239 |664| 162.0 | 486 | - | 0.6284 |665| 163.0 | 489 | - | 0.6318 |666| 164.0 | 492 | - | 0.6325 |667| 165.0 | 495 | - | 0.6335 |668| 166.0 | 498 | - | 0.6335 |669| 166.6667 | 500 | 4.7565 | - |670| 167.0 | 501 | - | 0.6356 |671| 168.0 | 504 | - | 0.6388 |672| 169.0 | 507 | - | 0.6413 |673| 170.0 | 510 | - | 0.6417 |674| 171.0 | 513 | - | 0.6422 |675| 172.0 | 516 | - | 0.6440 |676| 173.0 | 519 | - | 0.6459 |677| 174.0 | 522 | - | 0.6460 |678| 175.0 | 525 | - | 0.6473 |679| 176.0 | 528 | - | 0.6461 |680| 177.0 | 531 | - | 0.6469 |681| 178.0 | 534 | - | 0.6471 |682| 179.0 | 537 | - | 0.6496 |683| 180.0 | 540 | - | 0.6498 |684| 181.0 | 543 | - | 0.6500 |685| 182.0 | 546 | - | 0.6524 |686| 183.0 | 549 | - | 0.6529 |687| 184.0 | 552 | - | 0.6533 |688| 185.0 | 555 | - | 0.6533 |689| 186.0 | 558 | - | 0.6550 |690| 187.0 | 561 | - | 0.6571 |691| 188.0 | 564 | - | 0.6592 |692| 189.0 | 567 | - | 0.6594 |693| 190.0 | 570 | - | 0.6602 |694| 191.0 | 573 | - | 0.6627 |695| 192.0 | 576 | - | 0.6634 |696| 193.0 | 579 | - | 0.6624 |697| 194.0 | 582 | - | 0.6630 |698| 195.0 | 585 | - | 0.6669 |699| 196.0 | 588 | - | 0.6700 |700| 197.0 | 591 | - | 0.6716 |701| 198.0 | 594 | - | 0.6725 |702| 199.0 | 597 | - | 0.6734 |703| 200.0 | 600 | - | 0.6737 |704| 201.0 | 603 | - | 0.6797 |705| 202.0 | 606 | - | 0.6814 |706| 203.0 | 609 | - | 0.6840 |707| 204.0 | 612 | - | 0.6872 |708| 205.0 | 615 | - | 0.6888 |709| 206.0 | 618 | - | 0.6894 |710| 207.0 | 621 | - | 0.6881 |711| 208.0 | 624 | - | 0.6897 |712| 209.0 | 627 | - | 0.6897 |713| 210.0 | 630 | - | 0.6894 |714| 211.0 | 633 | - | 0.6896 |715| 212.0 | 636 | - | 0.6900 |716| 213.0 | 639 | - | 0.6886 |717| 214.0 | 642 | - | 0.6873 |718| 215.0 | 645 | - | 0.6881 |719| 216.0 | 648 | - | 0.6892 |720| 217.0 | 651 | - | 0.6890 |721| 218.0 | 654 | - | 0.6892 |722| 219.0 | 657 | - | 0.6895 |723| 220.0 | 660 | - | 0.6864 |724| 221.0 | 663 | - | 0.6863 |725| 222.0 | 666 | - | 0.6863 |726| 223.0 | 669 | - | 0.6865 |727| 224.0 | 672 | - | 0.6869 |728| 225.0 | 675 | - | 0.6873 |729| 226.0 | 678 | - | 0.6876 |730| 227.0 | 681 | - | 0.6880 |731| 228.0 | 684 | - | 0.6884 |732| 229.0 | 687 | - | 0.6899 |733| 230.0 | 690 | - | 0.6930 |734| 231.0 | 693 | - | 0.6947 |735| 232.0 | 696 | - | 0.6957 |736| 233.0 | 699 | - | 0.6957 |737| 234.0 | 702 | - | 0.6944 |738| 235.0 | 705 | - | 0.6968 |739| 236.0 | 708 | - | 0.6973 |740| 237.0 | 711 | - | 0.6992 |741| 238.0 | 714 | - | 0.6996 |742| 239.0 | 717 | - | 0.7001 |743| 240.0 | 720 | - | 0.7003 |744| 241.0 | 723 | - | 0.6987 |745| 242.0 | 726 | - | 0.6974 |746| 243.0 | 729 | - | 0.6976 |747| 244.0 | 732 | - | 0.6989 |748| 245.0 | 735 | - | 0.6986 |749| 246.0 | 738 | - | 0.6982 |750| 247.0 | 741 | - | 0.6981 |751| 248.0 | 744 | - | 0.7000 |752| 249.0 | 747 | - | 0.7005 |753| 250.0 | 750 | - | 0.7015 |754| 251.0 | 753 | - | 0.7016 |755| 252.0 | 756 | - | 0.7009 |756| 253.0 | 759 | - | 0.7032 |757| 254.0 | 762 | - | 0.7039 |758| 255.0 | 765 | - | 0.7062 |759| 256.0 | 768 | - | 0.7060 |760| 257.0 | 771 | - | 0.7075 |761| 258.0 | 774 | - | 0.7093 |762| 259.0 | 777 | - | 0.7105 |763| 260.0 | 780 | - | 0.7110 |764| 261.0 | 783 | - | 0.7115 |765| 262.0 | 786 | - | 0.7130 |766| 263.0 | 789 | - | 0.7134 |767| 264.0 | 792 | - | 0.7134 |768| 265.0 | 795 | - | 0.7111 |769| 266.0 | 798 | - | 0.7111 |770| 267.0 | 801 | - | 0.7095 |771| 268.0 | 804 | - | 0.7082 |772| 269.0 | 807 | - | 0.7090 |773| 270.0 | 810 | - | 0.7113 |774| 271.0 | 813 | - | 0.7113 |775| 272.0 | 816 | - | 0.7110 |776| 273.0 | 819 | - | 0.7115 |777| 274.0 | 822 | - | 0.7127 |778| 275.0 | 825 | - | 0.7130 |779| 276.0 | 828 | - | 0.7130 |780| 277.0 | 831 | - | 0.7130 |781| 278.0 | 834 | - | 0.7137 |782| 279.0 | 837 | - | 0.7138 |783| 280.0 | 840 | - | 0.7139 |784| 281.0 | 843 | - | 0.7145 |785| 282.0 | 846 | - | 0.7146 |786| 283.0 | 849 | - | 0.7167 |787| 284.0 | 852 | - | 0.7167 |788| 285.0 | 855 | - | 0.7166 |789| 286.0 | 858 | - | 0.7180 |790| 287.0 | 861 | - | 0.7196 |791| 288.0 | 864 | - | 0.7200 |792| 289.0 | 867 | - | 0.7201 |793| 290.0 | 870 | - | 0.7202 |794| 291.0 | 873 | - | 0.7205 |795| 292.0 | 876 | - | 0.7203 |796| 293.0 | 879 | - | 0.7211 |797| 294.0 | 882 | - | 0.7213 |798| 295.0 | 885 | - | 0.7214 |799| 296.0 | 888 | - | 0.7215 |800| 297.0 | 891 | - | 0.7221 |801| 298.0 | 894 | - | 0.7234 |802| 299.0 | 897 | - | 0.7233 |803| 300.0 | 900 | - | 0.7235 |804| 301.0 | 903 | - | 0.7246 |805| 302.0 | 906 | - | 0.7248 |806| 303.0 | 909 | - | 0.7251 |807| 304.0 | 912 | - | 0.7251 |808| 305.0 | 915 | - | 0.7259 |809| 306.0 | 918 | - | 0.7259 |810| 307.0 | 921 | - | 0.7290 |811| 308.0 | 924 | - | 0.7290 |812| 309.0 | 927 | - | 0.7289 |813| 310.0 | 930 | - | 0.7291 |814| 311.0 | 933 | - | 0.7290 |815| 312.0 | 936 | - | 0.7275 |816| 313.0 | 939 | - | 0.7290 |817| 314.0 | 942 | - | 0.7290 |818| 315.0 | 945 | - | 0.7290 |819| 316.0 | 948 | - | 0.7290 |820| 317.0 | 951 | - | 0.7307 |821| 318.0 | 954 | - | 0.7309 |822| 319.0 | 957 | - | 0.7317 |823| 320.0 | 960 | - | 0.7304 |824| 321.0 | 963 | - | 0.7307 |825| 322.0 | 966 | - | 0.7289 |826| 323.0 | 969 | - | 0.7274 |827| 324.0 | 972 | - | 0.7291 |828| 325.0 | 975 | - | 0.7291 |829| 326.0 | 978 | - | 0.7308 |830| 327.0 | 981 | - | 0.7307 |831| 328.0 | 984 | - | 0.7308 |832| 329.0 | 987 | - | 0.7314 |833| 330.0 | 990 | - | 0.7315 |834| 331.0 | 993 | - | 0.7300 |835| 332.0 | 996 | - | 0.7300 |836| 333.0 | 999 | - | 0.7300 |837| 333.3333 | 1000 | 3.2971 | - |838| 334.0 | 1002 | - | 0.7300 |839| 335.0 | 1005 | - | 0.7311 |840| 336.0 | 1008 | - | 0.7326 |841| 337.0 | 1011 | - | 0.7310 |842| 338.0 | 1014 | - | 0.7323 |843| 339.0 | 1017 | - | 0.7338 |844| 340.0 | 1020 | - | 0.7323 |845| 341.0 | 1023 | - | 0.7324 |846| 342.0 | 1026 | - | 0.7326 |847| 343.0 | 1029 | - | 0.7331 |848| 344.0 | 1032 | - | 0.7333 |849| 345.0 | 1035 | - | 0.7330 |850| 346.0 | 1038 | - | 0.7328 |851| 347.0 | 1041 | - | 0.7332 |852| 348.0 | 1044 | - | 0.7333 |853| 349.0 | 1047 | - | 0.7334 |854| 350.0 | 1050 | - | 0.7337 |855| 351.0 | 1053 | - | 0.7337 |856| 352.0 | 1056 | - | 0.7338 |857| 353.0 | 1059 | - | 0.7323 |858| 354.0 | 1062 | - | 0.7323 |859| 355.0 | 1065 | - | 0.7321 |860| 356.0 | 1068 | - | 0.7307 |861| 357.0 | 1071 | - | 0.7307 |862| 358.0 | 1074 | - | 0.7309 |863| 359.0 | 1077 | - | 0.7311 |864| 360.0 | 1080 | - | 0.7312 |865| 361.0 | 1083 | - | 0.7318 |866| 362.0 | 1086 | - | 0.7319 |867| 363.0 | 1089 | - | 0.7318 |868| 364.0 | 1092 | - | 0.7319 |869| 365.0 | 1095 | - | 0.7319 |870| 366.0 | 1098 | - | 0.7334 |871| 367.0 | 1101 | - | 0.7329 |872| 368.0 | 1104 | - | 0.7314 |873| 369.0 | 1107 | - | 0.7314 |874| 370.0 | 1110 | - | 0.7314 |875| 371.0 | 1113 | - | 0.7315 |876| 372.0 | 1116 | - | 0.7320 |877| 373.0 | 1119 | - | 0.7335 |878| 374.0 | 1122 | - | 0.7334 |879| 375.0 | 1125 | - | 0.7334 |880| 376.0 | 1128 | - | 0.7329 |881| 377.0 | 1131 | - | 0.7319 |882| 378.0 | 1134 | - | 0.7334 |883| 379.0 | 1137 | - | 0.7334 |884| 380.0 | 1140 | - | 0.7333 |885| 381.0 | 1143 | - | 0.7332 |886| 382.0 | 1146 | - | 0.7333 |887| 383.0 | 1149 | - | 0.7344 |888| 384.0 | 1152 | - | 0.7329 |889| 385.0 | 1155 | - | 0.7329 |890| 386.0 | 1158 | - | 0.7326 |891| 387.0 | 1161 | - | 0.7327 |892| 388.0 | 1164 | - | 0.7309 |893| 389.0 | 1167 | - | 0.7327 |894| 390.0 | 1170 | - | 0.7320 |895| 391.0 | 1173 | - | 0.7321 |896| 392.0 | 1176 | - | 0.7332 |897| 393.0 | 1179 | - | 0.7332 |898| 394.0 | 1182 | - | 0.7315 |899| 395.0 | 1185 | - | 0.7351 |900| 396.0 | 1188 | - | 0.7341 |901| 397.0 | 1191 | - | 0.7341 |902| 398.0 | 1194 | - | 0.7335 |903| 399.0 | 1197 | - | 0.7370 |904| 400.0 | 1200 | - | 0.7367 |905| 401.0 | 1203 | - | 0.7369 |906| 402.0 | 1206 | - | 0.7369 |907| 403.0 | 1209 | - | 0.7369 |908| 404.0 | 1212 | - | 0.7369 |909| 405.0 | 1215 | - | 0.7354 |910| 406.0 | 1218 | - | 0.7352 |911| 407.0 | 1221 | - | 0.7373 |912| 408.0 | 1224 | - | 0.7372 |913| 409.0 | 1227 | - | 0.7366 |914| 410.0 | 1230 | - | 0.7381 |915| 411.0 | 1233 | - | 0.7367 |916| 412.0 | 1236 | - | 0.7373 |917| 413.0 | 1239 | - | 0.7386 |918| 414.0 | 1242 | - | 0.7384 |919| 415.0 | 1245 | - | 0.7387 |920| 416.0 | 1248 | - | 0.7386 |921| 417.0 | 1251 | - | 0.7386 |922| 418.0 | 1254 | - | 0.7382 |923| 419.0 | 1257 | - | 0.7366 |924| 420.0 | 1260 | - | 0.7400 |925| 421.0 | 1263 | - | 0.7399 |926| 422.0 | 1266 | - | 0.7416 |927| 423.0 | 1269 | - | 0.7440 |928| 424.0 | 1272 | - | 0.7455 |929| 425.0 | 1275 | - | 0.7459 |930| 426.0 | 1278 | - | 0.7459 |931| 427.0 | 1281 | - | 0.7458 |932| 428.0 | 1284 | - | 0.7458 |933| 429.0 | 1287 | - | 0.7458 |934| 430.0 | 1290 | - | 0.7459 |935| 431.0 | 1293 | - | 0.7457 |936| 432.0 | 1296 | - | 0.7457 |937| 433.0 | 1299 | - | 0.7459 |938| 434.0 | 1302 | - | 0.7459 |939| 435.0 | 1305 | - | 0.7459 |940| 436.0 | 1308 | - | 0.7463 |941| 437.0 | 1311 | - | 0.7460 |942| 438.0 | 1314 | - | 0.7469 |943| 439.0 | 1317 | - | 0.7479 |944| 440.0 | 1320 | - | 0.7478 |945| 441.0 | 1323 | - | 0.7464 |946| 442.0 | 1326 | - | 0.7475 |947| 443.0 | 1329 | - | 0.7476 |948| 444.0 | 1332 | - | 0.7476 |949| 445.0 | 1335 | - | 0.7481 |950| 446.0 | 1338 | - | 0.7477 |951| 447.0 | 1341 | - | 0.7466 |952| 448.0 | 1344 | - | 0.7467 |953| 449.0 | 1347 | - | 0.7462 |954| 450.0 | 1350 | - | 0.7468 |955| 451.0 | 1353 | - | 0.7467 |956| 452.0 | 1356 | - | 0.7467 |957| 453.0 | 1359 | - | 0.7481 |958| 454.0 | 1362 | - | 0.7480 |959| 455.0 | 1365 | - | 0.7483 |960| 456.0 | 1368 | - | 0.7479 |961| 457.0 | 1371 | - | 0.7464 |962| 458.0 | 1374 | - | 0.7464 |963| 459.0 | 1377 | - | 0.7474 |964| 460.0 | 1380 | - | 0.7491 |965| 461.0 | 1383 | - | 0.7494 |966| 462.0 | 1386 | - | 0.7495 |967| 463.0 | 1389 | - | 0.7491 |968| 464.0 | 1392 | - | 0.7496 |969| 465.0 | 1395 | - | 0.7497 |970| 466.0 | 1398 | - | 0.7511 |971| 467.0 | 1401 | - | 0.7511 |972| 468.0 | 1404 | - | 0.7515 |973| 469.0 | 1407 | - | 0.7515 |974| 470.0 | 1410 | - | 0.7511 |975| 471.0 | 1413 | - | 0.7511 |976| 472.0 | 1416 | - | 0.7493 |977| 473.0 | 1419 | - | 0.7491 |978| 474.0 | 1422 | - | 0.7496 |979| 475.0 | 1425 | - | 0.7496 |980| 476.0 | 1428 | - | 0.7495 |981| 477.0 | 1431 | - | 0.7494 |982| 478.0 | 1434 | - | 0.7493 |983| 479.0 | 1437 | - | 0.7495 |984| 480.0 | 1440 | - | 0.7508 |985| 481.0 | 1443 | - | 0.7509 |986| 482.0 | 1446 | - | 0.7507 |987| 483.0 | 1449 | - | 0.7501 |988| 484.0 | 1452 | - | 0.7487 |989| 485.0 | 1455 | - | 0.7493 |990| 486.0 | 1458 | - | 0.7514 |991| 487.0 | 1461 | - | 0.7513 |992| 488.0 | 1464 | - | 0.7500 |993| 489.0 | 1467 | - | 0.7502 |994| 490.0 | 1470 | - | 0.7501 |995| 491.0 | 1473 | - | 0.7504 |996| 492.0 | 1476 | - | 0.7503 |997| 493.0 | 1479 | - | 0.7489 |998| 494.0 | 1482 | - | 0.7491 |999| 495.0 | 1485 | - | 0.7489 |1000| 496.0 | 1488 | - | 0.7506 |1001| 497.0 | 1491 | - | 0.7506 |1002| 498.0 | 1494 | - | 0.7504 |1003| 499.0 | 1497 | - | 0.7504 |1004| 500.0 | 1500 | 2.688 | 0.7503 |1005| 501.0 | 1503 | - | 0.7503 |1006| 502.0 | 1506 | - | 0.7504 |1007| 503.0 | 1509 | - | 0.7519 |1008| 504.0 | 1512 | - | 0.7522 |1009| 505.0 | 1515 | - | 0.7527 |1010| 506.0 | 1518 | - | 0.7526 |1011| 507.0 | 1521 | - | 0.7528 |1012| 508.0 | 1524 | - | 0.7527 |1013| 509.0 | 1527 | - | 0.7527 |1014| 510.0 | 1530 | - | 0.7525 |1015| 511.0 | 1533 | - | 0.7519 |1016| 512.0 | 1536 | - | 0.7527 |1017| 513.0 | 1539 | - | 0.7533 |1018| 514.0 | 1542 | - | 0.7533 |1019| 515.0 | 1545 | - | 0.7533 |1020| 516.0 | 1548 | - | 0.7538 |1021| 517.0 | 1551 | - | 0.7538 |1022| 518.0 | 1554 | - | 0.7534 |1023| 519.0 | 1557 | - | 0.7538 |1024| 520.0 | 1560 | - | 0.7539 |1025| 521.0 | 1563 | - | 0.7541 |1026| 522.0 | 1566 | - | 0.7538 |1027| 523.0 | 1569 | - | 0.7535 |1028| 524.0 | 1572 | - | 0.7516 |1029| 525.0 | 1575 | - | 0.7530 |1030| 526.0 | 1578 | - | 0.7530 |1031| 527.0 | 1581 | - | 0.7538 |1032| 528.0 | 1584 | - | 0.7573 |1033| 529.0 | 1587 | - | 0.7573 |1034| 530.0 | 1590 | - | 0.7570 |1035| 531.0 | 1593 | - | 0.7585 |1036| 532.0 | 1596 | - | 0.7584 |1037| 533.0 | 1599 | - | 0.7588 |1038| 534.0 | 1602 | - | 0.7588 |1039| 535.0 | 1605 | - | 0.7588 |1040| 536.0 | 1608 | - | 0.7584 |1041| 537.0 | 1611 | - | 0.7569 |1042| 538.0 | 1614 | - | 0.7572 |1043| 539.0 | 1617 | - | 0.7587 |1044| 540.0 | 1620 | - | 0.7582 |1045| 541.0 | 1623 | - | 0.7586 |1046| 542.0 | 1626 | - | 0.7587 |1047| 543.0 | 1629 | - | 0.7633 |1048| 544.0 | 1632 | - | 0.7629 |1049| 545.0 | 1635 | - | 0.7627 |1050| 546.0 | 1638 | - | 0.7624 |1051| 547.0 | 1641 | - | 0.7621 |1052| 548.0 | 1644 | - | 0.7626 |1053| 549.0 | 1647 | - | 0.7625 |1054| 550.0 | 1650 | - | 0.7610 |1055| 551.0 | 1653 | - | 0.7630 |1056| 552.0 | 1656 | - | 0.7630 |1057| 553.0 | 1659 | - | 0.7629 |1058| 554.0 | 1662 | - | 0.7659 |1059| 555.0 | 1665 | - | 0.7644 |1060| 556.0 | 1668 | - | 0.7648 |1061| 557.0 | 1671 | - | 0.7650 |1062| 558.0 | 1674 | - | 0.7645 |1063| 559.0 | 1677 | - | 0.7643 |1064| 560.0 | 1680 | - | 0.7646 |1065| 561.0 | 1683 | - | 0.7646 |1066| 562.0 | 1686 | - | 0.7636 |1067| 563.0 | 1689 | - | 0.7621 |1068| 564.0 | 1692 | - | 0.7624 |1069| 565.0 | 1695 | - | 0.7644 |1070| 566.0 | 1698 | - | 0.7657 |1071| 567.0 | 1701 | - | 0.7663 |1072| 568.0 | 1704 | - | 0.7645 |1073| 569.0 | 1707 | - | 0.7640 |1074| 570.0 | 1710 | - | 0.7639 |1075| 571.0 | 1713 | - | 0.7657 |1076| 572.0 | 1716 | - | 0.7663 |1077| 573.0 | 1719 | - | 0.7648 |1078| 574.0 | 1722 | - | 0.7649 |1079| 575.0 | 1725 | - | 0.7651 |1080| 576.0 | 1728 | - | 0.7648 |1081| 577.0 | 1731 | - | 0.7643 |1082| 578.0 | 1734 | - | 0.7643 |1083| 579.0 | 1737 | - | 0.7647 |1084| 580.0 | 1740 | - | 0.7648 |1085| 581.0 | 1743 | - | 0.7664 |1086| 582.0 | 1746 | - | 0.7679 |1087| 583.0 | 1749 | - | 0.7682 |1088| 584.0 | 1752 | - | 0.7652 |1089| 585.0 | 1755 | - | 0.7652 |1090| 586.0 | 1758 | - | 0.7638 |1091| 587.0 | 1761 | - | 0.7637 |1092| 588.0 | 1764 | - | 0.7638 |1093| 589.0 | 1767 | - | 0.7653 |1094| 590.0 | 1770 | - | 0.7653 |1095| 591.0 | 1773 | - | 0.7652 |1096| 592.0 | 1776 | - | 0.7631 |1097| 593.0 | 1779 | - | 0.7632 |1098| 594.0 | 1782 | - | 0.7629 |1099| 595.0 | 1785 | - | 0.7660 |1100| 596.0 | 1788 | - | 0.7677 |1101| 597.0 | 1791 | - | 0.7644 |1102| 598.0 | 1794 | - | 0.7628 |1103| 599.0 | 1797 | - | 0.7628 |1104| 600.0 | 1800 | - | 0.7629 |1105| 601.0 | 1803 | - | 0.7643 |1106| 602.0 | 1806 | - | 0.7657 |1107| 603.0 | 1809 | - | 0.7663 |1108| 604.0 | 1812 | - | 0.7656 |1109| 605.0 | 1815 | - | 0.7656 |1110| 606.0 | 1818 | - | 0.7638 |1111| 607.0 | 1821 | - | 0.7639 |1112| 608.0 | 1824 | - | 0.7642 |1113| 609.0 | 1827 | - | 0.7644 |1114| 610.0 | 1830 | - | 0.7642 |1115| 611.0 | 1833 | - | 0.7643 |1116| 612.0 | 1836 | - | 0.7643 |1117| 613.0 | 1839 | - | 0.7643 |1118| 614.0 | 1842 | - | 0.7659 |1119| 615.0 | 1845 | - | 0.7660 |1120| 616.0 | 1848 | - | 0.7642 |1121| 617.0 | 1851 | - | 0.7645 |1122| 618.0 | 1854 | - | 0.7630 |1123| 619.0 | 1857 | - | 0.7630 |1124| 620.0 | 1860 | - | 0.7643 |1125| 621.0 | 1863 | - | 0.7643 |1126| 622.0 | 1866 | - | 0.7640 |1127| 623.0 | 1869 | - | 0.7640 |1128| 624.0 | 1872 | - | 0.7641 |1129| 625.0 | 1875 | - | 0.7641 |1130| 626.0 | 1878 | - | 0.7642 |1131| 627.0 | 1881 | - | 0.7641 |1132| 628.0 | 1884 | - | 0.7655 |1133| 629.0 | 1887 | - | 0.7654 |1134| 630.0 | 1890 | - | 0.7654 |1135| 631.0 | 1893 | - | 0.7653 |1136| 632.0 | 1896 | - | 0.7638 |1137| 633.0 | 1899 | - | 0.7655 |1138| 634.0 | 1902 | - | 0.7656 |1139| 635.0 | 1905 | - | 0.7657 |1140| 636.0 | 1908 | - | 0.7659 |1141| 637.0 | 1911 | - | 0.7661 |1142| 638.0 | 1914 | - | 0.7661 |1143| 639.0 | 1917 | - | 0.7664 |1144| 640.0 | 1920 | - | 0.7667 |1145| 641.0 | 1923 | - | 0.7665 |1146| 642.0 | 1926 | - | 0.7664 |1147| 643.0 | 1929 | - | 0.7661 |1148| 644.0 | 1932 | - | 0.7661 |1149| 645.0 | 1935 | - | 0.7651 |1150| 646.0 | 1938 | - | 0.7652 |1151| 647.0 | 1941 | - | 0.7659 |1152| 648.0 | 1944 | - | 0.7659 |1153| 649.0 | 1947 | - | 0.7657 |1154| 650.0 | 1950 | - | 0.7657 |1155| 651.0 | 1953 | - | 0.7659 |1156| 652.0 | 1956 | - | 0.7660 |1157| 653.0 | 1959 | - | 0.7662 |1158| 654.0 | 1962 | - | 0.7661 |1159| 655.0 | 1965 | - | 0.7662 |1160| 656.0 | 1968 | - | 0.7658 |1161| 657.0 | 1971 | - | 0.7659 |1162| 658.0 | 1974 | - | 0.7675 |1163| 659.0 | 1977 | - | 0.7673 |1164| 660.0 | 1980 | - | 0.7670 |1165| 661.0 | 1983 | - | 0.7663 |1166| 662.0 | 1986 | - | 0.7664 |1167| 663.0 | 1989 | - | 0.7654 |1168| 664.0 | 1992 | - | 0.7654 |1169| 665.0 | 1995 | - | 0.7658 |1170| 666.0 | 1998 | - | 0.7658 |1171| 666.6667 | 2000 | 2.5178 | - |1172| 667.0 | 2001 | - | 0.7673 |1173| 668.0 | 2004 | - | 0.7673 |1174| 669.0 | 2007 | - | 0.7670 |1175| 670.0 | 2010 | - | 0.7691 |1176| 671.0 | 2013 | - | 0.7691 |1177| 672.0 | 2016 | - | 0.7676 |1178| 673.0 | 2019 | - | 0.7670 |1179| 674.0 | 2022 | - | 0.7669 |1180| 675.0 | 2025 | - | 0.7664 |1181| 676.0 | 2028 | - | 0.7671 |1182| 677.0 | 2031 | - | 0.7674 |1183| 678.0 | 2034 | - | 0.7674 |1184| 679.0 | 2037 | - | 0.7674 |1185| 680.0 | 2040 | - | 0.7637 |1186| 681.0 | 2043 | - | 0.7641 |1187| 682.0 | 2046 | - | 0.7642 |1188| 683.0 | 2049 | - | 0.7626 |1189| 684.0 | 2052 | - | 0.7644 |1190| 685.0 | 2055 | - | 0.7640 |1191| 686.0 | 2058 | - | 0.7656 |1192| 687.0 | 2061 | - | 0.7656 |1193| 688.0 | 2064 | - | 0.7666 |1194| 689.0 | 2067 | - | 0.7669 |1195| 690.0 | 2070 | - | 0.7665 |1196| 691.0 | 2073 | - | 0.7668 |1197| 692.0 | 2076 | - | 0.7671 |1198| 693.0 | 2079 | - | 0.7674 |1199| 694.0 | 2082 | - | 0.7677 |1200| 695.0 | 2085 | - | 0.7671 |