From 51e59711b4b04924f00b0812e4288de78952a2cf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?Adu=20Alex=20G=C3=B6llnitz?= Date: Thu, 4 Dec 2025 11:50:56 +0100 Subject: [PATCH] Dateien nach "/" hochladen --- Sport_Daten.csv | 246 ++++++++++++++++++++ classification.py | 139 +++++++++++ lineplot_Decision_Tree_Classifier.png | Bin 0 -> 47755 bytes lineplot_K-Nearest-Neighbors_Classifier.png | Bin 0 -> 54876 bytes lineplot_Random_Forest_Classifier.png | Bin 0 -> 50916 bytes 5 files changed, 385 insertions(+) create mode 100644 Sport_Daten.csv create mode 100644 classification.py create mode 100644 lineplot_Decision_Tree_Classifier.png create mode 100644 lineplot_K-Nearest-Neighbors_Classifier.png create mode 100644 lineplot_Random_Forest_Classifier.png diff --git a/Sport_Daten.csv b/Sport_Daten.csv new file mode 100644 index 0000000..833a2c0 --- /dev/null +++ b/Sport_Daten.csv @@ -0,0 +1,246 @@ +Aktivitätstyp;Aktivitätskategorie;Datum;Distanz km nicht skaliert;Distanz km;Kalorien nicht 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+Krafttraining;Kraft;15.04.2025;0;0;133;0.029981966;00:29:38;0.059262716;90;0.494505495;125;0.628140704;0.3;0;0;0;0;00:15:14;0.031516155;8.730853392;0.151080341;4.488188976;0.257135827;00:14:24;0.14673913;48.59%;0.530115554 +Rennradfahren;Fahrrad;15.04.2025;33.56;0.160435988;928;0.209197475;01:06:28;0.132924472;156;0.857142857;182;0.914572864;3.9;30.3;0.846368715;53.9;0.640903686;01:06:22;0.13730561;13.98292315;0.241963151;13.96188566;0.799899699;00:00:06;0.001019022;0.15%;0.001641287 +Krafttraining;Kraft;14.04.2025;0;0;416;0.093778179;00:53:17;0.106559563;119;0.653846154;159;0.798994975;1.6;0;0;0;0;00:13:47;0.028516258;30.18137848;0.522264291;7.807319362;0.447294338;00:39:30;0.402513587;74.13%;0.808712714 +Rennradfahren;Fahrrad;12.04.2025;163.58;0.782005928;3259;0.734670875;05:48:27;0.696853543;145;0.796703297;171;0.859296482;4.7;28.2;0.787709497;73.8;0.877526754;05:45:56;0.715699459;9.420890345;0.163020871;9.352848328;0.535840269;00:02:31;0.02564538;0.72%;0.007879049 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+Laufen;Laufen;27.03.2025;10.02;0.047901329;894;0.201532913;01:02:57;0.125891607;169;0.928571429;179;0.899497487;3.9;9.549071618;0.266733844;12.63157895;0.150197134;01:02:37;0.129547257;14.27734895;0.247057951;14.20174742;0.813641779;00:00:20;0.003396739;0.53%;0.00577659 +Krafttraining;Kraft;23.03.2025;0;0;314;0.070784491;00:51:26;0.102859809;106;0.582417582;145;0.728643216;0.9;0;0;0;0;00:14:45;0.030516189;21.28813559;0.368373931;6.104990279;0.349765068;00:36:41;0.373811141;71.32%;0.778059271 +Rennradfahren;Fahrrad;22.03.2025;53.35;0.255043503;1406;0.316952209;01:57:13;0.234417705;155;0.851648352;173;0.869346734;4.1;27.3;0.762569832;70.3;0.835909631;01:55:03;0.238026275;12.22077358;0.211470581;11.99488127;0.68720674;00:02:10;0.022078804;1.85%;0.020164678 +Rennradfahren;Fahrrad;19.03.2025;92.15;0.440529687;2217;0.499774572;03:30:24;0.420771949;149;0.818681319;171;0.859296482;4.7;26.3;0.734636872;56.5;0.671819263;03:23:26;0.420882039;10.89791906;0.188579656;10.53707224;0.603686431;00:06:58;0.070991848;3.31%;0.036121673 +Laufen;Laufen;18.03.2025;10.02;0.047901329;864;0.194770063;00:55:47;0.111559229;165;0.906593407;174;0.874371859;4.5;10.77844311;0.30107383;12.08053691;0.14364491;00:55:44;0.115306369;15.50239234;0.268256334;15.48849716;0.887361817;00:00:03;0.000509511;0.09%;0.000977809 +Krafttraining;Kraft;17.03.2025;0;0;537;0.121055005;01:37:41;0.195353643;103;0.565934066;147;0.738693467;0.7;0;0;0;0;00:26:30;0.054825696;20.26415094;0.350654707;5.4973554;0.314952653;01:11:11;0.725373641;72.87%;0.794962076 +Krafttraining;Kraft;15.03.2025;0;0;176;0.039675383;00:32:18;0.064595694;98;0.538461538;154;0.773869347;0.5;0;0;0;0;00:09:58;0.020619979;17.65886288;0.305572308;5.448916409;0.312177503;00:22:20;0.227581522;69.14%;0.754292147 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+Laufen;Laufen;24.02.2025;6.01;0.028731236;522;0.11767358;00:33:14;0.066462236;172;0.945054945;182;0.914572864;4;10.84337349;0.302887528;13.43283582;0.159724564;00:33:12;0.068687287;15.72289157;0.272071894;15.70712136;0.899887161;00:00:02;0.000339674;0.10%;0.001094192 +Schwimmbad;Schwimmen;21.02.2025;2.1;0.010039201;526;0.118575293;00:45:11;0.090360643;138;0.758241758;181;0.909547739;3;2.8125;0.078561453;3.529411765;0.041966846;00:44:51;0.092789904;11.72798216;0.202943225;11.64146072;0.666958687;00:00:20;0.003396739;0.74%;0.00804802 +Krafttraining;Kraft;20.02.2025;0;0;711;0.160279531;02:06:46;0.253516432;107;0.587912088;155;0.778894472;1;0;0;0;0;00:28:38;0.059239337;24.83119907;0.429683773;5.60872995;0.321333487;01:38:08;1;77.41%;0.844500753 +Krafttraining;Kraft;19.02.2025;0;0;131;0.029531109;00:37:51;0.075694954;82;0.450549451;110;0.552763819;0.1;0;0;0;0;00:06:23;0.013206441;20.52219321;0.355119919;3.461030383;0.198288199;00:31:28;0.320652174;83.14%;0.906929266 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+Laufen;Laufen;11.02.2025;3.01;0.014389521;224;0.050495942;00:12:50;0.025664956;178;0.978021978;193;0.969849246;3.2;14.0625;0.392807263;15.85903084;0.188573494;00:12:48;0.026481845;17.5;0.302823315;17.45454545;1;00:00:02;0.000339674;0.26%;0.00283353 +Krafttraining;Kraft;10.02.2025;0;0;136;0.030658251;00:48:16;0.096526898;77;0.423076923;115;0.577889447;0.1;0;0;0;0;00:21:13;0.043895038;6.410054988;0.110920806;2.817679558;0.161429558;00:27:03;0.27564538;56.04%;0.611376193 +Krafttraining;Kraft;08.02.2025;0;0;170;0.038322813;00:34:46;0.069528698;93;0.510989011;132;0.663316583;0.2;0;0;0;0;00:04:59;0.010309989;34.11371237;0.590310141;4.889741131;0.280141419;00:29:47;0.303498641;85.67%;0.934541968 +Laufen;Laufen;04.02.2025;17.68;0.084520509;1609;0.362714157;01:45:01;0.210019332;173;0.950549451;181;0.909547739;5;10.11235955;0.282468144;12;0.142687277;01:44:46;0.216751147;15.35793828;0.265756673;15.32137756;0.877787256;00:00:15;0.002547554;0.24%;0.00259699 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+Krafttraining;Kraft;24.10.2024;0;0;334;0.075293057;00:43:48;0.08759416;115;0.631868132;144;0.72361809;1;0;0;0;0;00:13:37;0.028171442;24.52876377;0.424450375;7.625570776;0.436881659;00:30:11;0.307574728;68.91%;0.751764218 +Laufen;Laufen;22.10.2024;7.01;0.033511808;622;0.140216411;00:40:02;0.080061329;165;0.906593407;190;0.954773869;3.8;10.49562682;0.293173934;11.61290323;0.138084462;00:39:52;0.082479914;15.60200669;0.269980079;15.53705246;0.89014363;00:00:10;0.00169837;0.42%;0.00454167 +Krafttraining;Kraft;21.10.2024;0;0;425;0.095807033;00:54:02;0.108059463;119;0.653846154;148;0.743718593;1.5;0;0;0;0;00:11:09;0.02306817;38.11659193;0.659576727;7.865515114;0.45062847;00:42:53;0.436990489;79.36%;0.865795525 +Rennradfahren;Fahrrad;21.10.2024;33.82;0.161678937;972;0.219116321;01:04:33;0.129091394;163;0.895604396;185;0.929648241;4.3;31.4;0.877094972;48.8;0.580261593;01:03:31;0.131409262;15.30307006;0.264807223;15.0580945;0.862703331;00:01:02;0.010529891;1.60%;0.017463559 +Rennradfahren;Fahrrad;20.10.2024;29.68;0.14188737;1187;0.267583408;01:24:30;0.168988734;166;0.912087912;185;0.929648241;5;21.1;0.589385475;70.9;0.843043995;01:23:40;0.173097479;14.187251;0.245498879;14.04733728;0.804795365;00:00:50;0.008491848;0.99%;0.010758472 +Krafttraining;Kraft;16.10.2024;0;0;283;0.063796213;00:37:22;0.074728351;114;0.626373626;144;0.72361809;1;0;0;0;0;00:14:02;0.029033482;20.16627078;0.34896097;7.573595004;0.43390388;00:23:20;0.237771739;62.44%;0.681209959 +Rennradfahren;Fahrrad;15.10.2024;39.88;0.190649202;1119;0.252254283;01:13:11;0.14635691;171;0.93956044;197;0.989949749;5;32.7;0.913407821;52.2;0.620689655;01:12:58;0.150960312;15.33576976;0.265373065;15.29036666;0.87601059;00:00:13;0.00220788;0.30%;0.003229747 +Rennradfahren;Fahrrad;14.10.2024;25.31;0.120996271;445;0.1003156;00:49:55;0.099826678;123;0.675824176;184;0.924623116;2.7;30.4;0.849162011;65.8;0.782401902;00:49:32;0.102479225;8.98384926;0.155458229;8.914858097;0.510747078;00:00:23;0.00390625;0.77%;0.008377599 +Rennradfahren;Fahrrad;12.10.2024;17.86;0.085381012;896;0.201983769;01:00:19;0.120625292;169;0.928571429;188;0.944723618;5;17.8;0.497206704;72.1;0.857312723;00:58:24;0.12082342;15.34246575;0.265488934;14.8549323;0.85106383;00:01:55;0.01953125;3.18%;0.034665528 +Krafttraining;Kraft;10.10.2024;0;0;471;0.106176736;00:54:53;0.109759349;122;0.67032967;163;0.819095477;2.2;0;0;0;0;00:48:23;0.100099997;9.734757148;0.168452082;8.581840267;0.491667932;00:06:30;0.066236413;11.84%;0.12919968 +Rennradfahren;Fahrrad;09.10.2024;30.65;0.146524524;1131;0.254959423;01:11:58;0.143923738;168;0.923076923;183;0.91959799;5;25.6;0.715083799;64;0.760998811;01:11:27;0.147822489;15.82925122;0.273912362;15.71560908;0.900373437;00:00:31;0.005264946;0.72%;0.007831909 +Rennradfahren;Fahrrad;07.10.2024;58.88;0.281480065;1111;0.250450857;01:57:23;0.234751017;126;0.692307692;177;0.889447236;4.3;30.1;0.840782123;56.4;0.670630202;01:52:52;0.233509189;9.843473125;0.170333324;9.46471674;0.542249397;00:04:31;0.046025815;3.85%;0.041975914 +Rennradfahren;Fahrrad;06.10.2024;33.45;0.159910125;891;0.200856628;01:06:32;0.133057796;155;0.851648352;187;0.939698492;4.3;30.2;0.843575419;52.8;0.627824019;01:06:23;0.137340092;13.42204369;0.232257587;13.39178357;0.7672376;00:00:09;0.001528533;0.23%;0.002459464 +Rennradfahren;Fahrrad;05.10.2024;30.56;0.146094273;308;0.069431921;01:02:36;0.125191654;94;0.516483516;123;0.618090452;0.5;29.3;0.818435754;50.2;0.596908442;01:01:32;0.127305955;5.005417118;0.086614686;4.920127796;0.281882322;00:01:04;0.010869565;1.70%;0.01858844 +Laufen;Laufen;03.10.2024;7.66;0.03661918;728;0.164111812;00:45:59;0.091960536;174;0.956043956;187;0.939698492;4.8;10;0.279329609;12.76595745;0.151794976;00:45:57;0.095065687;15.84330794;0.274155602;15.83182312;0.907031533;00:00:02;0.000339674;0.07%;0.0007908 +Rennradfahren;Fahrrad;25.09.2024;16.08;0.076871594;409;0.09220018;00:31:58;0.063929071;145;0.796703297;187;0.939698492;3.6;30.2;0.843575419;51.1;0.607609988;00:31:14;0.064618461;13.09498399;0.226598084;12.79457769;0.73302268;00:00:44;0.007472826;2.29%;0.025026069 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+Rennradfahren;Fahrrad;09.08.2024;35.5;0.169710297;1103;0.24864743;01:13:00;0.145990267;163;0.895604396;191;0.959798995;4.3;29.2;0.815642458;51.5;0.612366231;01:12:49;0.150649978;15.14763104;0.262117477;15.10958904;0.865653539;00:00:11;0.001868207;0.25%;0.002739726 +Krafttraining;Kraft;08.08.2024;0;0;356;0.08025248;00:40:11;0.080361309;121;0.664835165;153;0.768844221;1.6;0;0;0;0;00:13:22;0.027654219;26.63341646;0.460869684;8.859394442;0.507569473;00:26:49;0.273267663;66.74%;0.728026847 +Freiwasserschwimmen;Schwimmen;06.08.2024;2.328;0.011129171;718;0.161857529;01:01:00;0.121991867;140;0.769230769;169;0.849246231;2.8;2.292993631;0.064050101;3.103448276;0.036901882;00:57:17;0.118513155;12.53418679;0.216893943;11.7704918;0.674351093;00:03:43;0.037873641;6.09%;0.066467958 +Krafttraining;Kraft;06.08.2024;0;0;485;0.109332732;00:57:35;0.115158989;121;0.664835165;162;0.814070352;2;0;0;0;0;00:13:38;0.028205924;35.57457213;0.615589135;8.422575977;0.482543415;00:43:57;0.447860054;76.32%;0.832627286 +Krafttraining;Kraft;04.08.2024;0;0;509;0.114743012;00:53:37;0.107226185;126;0.692307692;151;0.75879397;2;0;0;0;0;00:12:47;0.026447364;39.81747066;0.689009055;9.493316755;0.543887939;00:40:50;0.416100543;76.16%;0.830813576 +Freiwasserschwimmen;Schwimmen;04.08.2024;1.476;0.007056124;431;0.097159603;00:38:22;0.076728218;131;0.71978022;153;0.768844221;2.3;2.307692308;0.064460679;2.686567164;0.031944913;00:37:55;0.078445571;11.36703297;0.196697292;11.23370982;0.643597958;00:00:27;0.004585598;1.17%;0.012795198 +Krafttraining;Kraft;02.08.2024;0;0;589;0.132777277;01:08:37;0.137224185;120;0.659340659;153;0.768844221;2.4;0;0;0;0;00:19:25;0.040171029;30.33476395;0.524918502;8.58392033;0.491787102;00:49:12;0.501358696;71.70%;0.782211231 +Freiwasserschwimmen;Schwimmen;31.07.2024;1.276;0.00610001;348;0.078449053;00:33:34;0.067128858;123;0.675824176;163;0.819095477;3;2.278481013;0.063644721;3;0.035671819;00:31:26;0.06503224;11.07104984;0.191575544;10.367428;0.593967229;00:02:08;0.02173913;6.36%;0.069332852 +Krafttraining;Kraft;31.07.2024;0;0;672;0.151487827;01:23:56;0.167855476;120;0.659340659;185;0.929648241;2.3;0;0;0;0;00:24:10;0.049998276;27.80689655;0.481175806;8.006354249;0.458697379;00:59:46;0.609035326;71.21%;0.77680699 +Freiwasserschwimmen;Schwimmen;30.07.2024;2.354;0.011253466;857;0.193192065;01:08:36;0.137190854;144;0.791208791;163;0.819095477;3.5;2.057142857;0.057462091;2.686567164;0.031944913;01:03:22;0.131098928;13.52446081;0.234029832;12.49271137;0.715728256;00:05:14;0.053328804;7.63%;0.0832229 +Freiwasserschwimmen;Schwimmen;29.07.2024;1.347;0.00643943;499;0.112488729;00:36:49;0.073628425;149;0.818681319;168;0.844221106;3.8;2.195121951;0.061316256;2.686567164;0.031944913;00:36:14;0.074962932;13.77184913;0.238310686;13.55364418;0.776510865;00:00:35;0.005944293;1.58%;0.017284662 +Krafttraining;Kraft;29.07.2024;0;0;576;0.129846709;00:59:36;0.119192054;119;0.653846154;151;0.75879397;2.1;0;0;0;0;00:38:04;0.078755905;15.13134851;0.261835721;9.66442953;0.553691275;00:21:32;0.219429348;36.13%;0.39414277 diff --git a/classification.py b/classification.py new file mode 100644 index 0000000..a173aff --- /dev/null +++ b/classification.py @@ -0,0 +1,139 @@ +import pandas as pd +import seaborn as sb +import matplotlib.pyplot as plt +from sklearn.preprocessing import LabelEncoder +from sklearn.model_selection import train_test_split +from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier +from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier +from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier +from sklearn.metrics import f1_score + +CLASS = "Aktivitätskategorie" +FEATURES = [ + "Distanz km", + "Ø Herzfrequenz", + "Maximale Herzfrequenz", + "Aerober TE", + "Ø Geschwindigkeit km/h", + "Maximale Geschwindigkeit km/h", + "Kalorien", + "Zeit" +] + +#Define class for all the classifiers and set the instance variables for the values +class Classifier: + def __init__(self, model): + self.model = model + self.f1s = [[[] for j in range(len(FEATURES)) ] for i in range(len(FEATURES))] + self.f1_means = [[] for i in range(len(FEATURES))] + self.f1_medians = [[] for i in range(len(FEATURES))] + +#Function to load the dataframe +def load_dataframe(): + file = "data/Sport_Daten.csv" + try: + columns = FEATURES.copy() # Copy the Values and dont use the same object as FEATURES + columns.append(CLASS) + data_frame = pd.read_csv(file, usecols = columns, sep=";") # Sep is required because from excel the csv is exported with ; + return data_frame + except: + return None + +#Function to create a lineplot +def show_lineplot(name_of_classifier, data_frame): + sb.lineplot(data=data_frame, x="X", y="Y", hue="Features") + plt.title(name_of_classifier + ":\n Performance mit Anzahl Features") + plt.xlabel("Anzahl Features") + plt.ylabel("F1-Mittelwert") + plt.savefig("plots/lineplot_" + "_".join(name_of_classifier.split()) + ".png") + plt.show() + +#Main function +def main(): + #Load Data Frame and check if it was successful + data_frame = load_dataframe() + if data_frame is None: + return + else: + print("✅ Load Dataframe") + + + #Create new Column and transform Activity column to numbers + labelencoder = LabelEncoder() + data_frame[CLASS] = labelencoder.fit_transform(data_frame[CLASS]) + + #Create Random Forest Classifier + random_forest = RandomForestClassifier(random_state=0) + # Create Decision Tree Classifier + decision_tree = DecisionTreeClassifier(random_state=0) + #Create K-Neighbors Classifier + k_neighbors = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) + + #Define Set with Classifiers and name + classifiers = { + "Random Forest Classifier": Classifier(model = random_forest), + "Decision Tree Classifier": Classifier(model = decision_tree), + "K-Nearest-Neighbors Classifier": Classifier(model = k_neighbors), + } + + #Itterate trough all combinations and calculate binary Value of integer with Array of Features + for i in range(1,2**len(FEATURES)): #from 1 to 2^number of Features + binary_value = bin(i)[2:].zfill(len(FEATURES)) #Calculate binary value and fill with zeros + features = [] + for j in range(len(FEATURES)): #Itterate trough all positions in binary code + if int(binary_value[j]) == 1: #Check if binary Value is 1 / If feature should be used + features.append(FEATURES[j]) + + #Define dataframes + y = data_frame[CLASS] + X = data_frame[features] + y = pd.get_dummies(y) + + #Split data in test and training data + X_train , X_test , y_train , y_test = train_test_split(X, y,test_size=0.2, random_state=0) + + #For all classifiers train the model, predict values and calculate f1-score + for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()): + classifier.model.fit(X_train.values , y_train.values) + pred = classifier.model.predict(X_test.values) + f1 = f1_score(y_test.values , pred, average='macro') + + #For each Features which was used to train write f1-score in matrix + for j in range(len(FEATURES)): + if int(binary_value[j]) == 1: + classifier.f1s[j][len(features)-1].append(f1) + + #print progress on console, overwrite the current value + progress = i * 100 / (2**len(FEATURES)-1) + print(f"\r Progress: {progress:.2f}%", end="", flush=True) + + + #Make calculations for all classifiers + for name, classifier in classifiers.items(): + #Calculate Average of F1 Score + for i in range(len(FEATURES)): + for j in range(len(FEATURES)): + f1s_for_nr_features = [] + f1s_for_nr_features.extend(classifier.f1s[i][j]) + mean = sum(f1s_for_nr_features) / len(f1s_for_nr_features) + classifier.f1_means[i].append(mean) + + #Create set for all the values in lineplot + rows = [] + for index_feature, feature in enumerate(FEATURES): + for x in range(len(classifier.f1_means[index_feature])): + rows.append({ + "Features": feature, + "X": x+1, + "Y": classifier.f1_means[index_feature][x] + }) + + #Create Dataframe and hand it to the lineplot function + line_plot_dataframe = pd.DataFrame(rows) + show_lineplot(name, line_plot_dataframe) + +#Start script +if __name__ == "__main__": + main() + + diff --git a/lineplot_Decision_Tree_Classifier.png b/lineplot_Decision_Tree_Classifier.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..184ab209f6b875cc91b247beca19c79f0482b338 GIT binary patch literal 47755 zcmb@tWl&sQ5G{&?V8H@RaDoJPf)5ZJf=6&4G|1o#?(UEvK|=_T;O-7HkU>K5;1Dd> z;12ijUHNsZ-m7}A3W_N>?6Xgw?$y1z*N)cGP$Iyi!b3wtBT!M6e}jgG5rl?@zKru2 z_>Ium{9oXQxVwU$`&+2ByO+7E6`H!ayR!q--NDY{xu=z@n;q0ikcXd-M}+ISt-HIk zn>a78|l z9O|Q~jPWIWQARu}CyR3Y`Jz+igRjAY%|+!=($E>j8uZA^lhEk z{fMQt_3BC_y<)r1>GJk=v?@>n+*~IU ze}8{%6SXX1g6Qbzgu|u4d)ibM^`6qoj+lRwr4mKwTVt5<)FO%shXZhqzl+w5jBL-7hv-Yxt?9(!>_3vRFoEQezqNwiP)t{V|eZW%j?Y`$586rYL!=uQ&Jd%`J2ou9Y3Z?94W?p7oCpo?H5_c4X0i`Cd_mo>#lj~;!z^5HIpxUg%k z*qApnaJCwU{aOIjbQCnz4j7J#zuk5HH3Z$=`sU*B0@X{j!ts}Ni;!L_ z?!)Ad^~^@*&eV|njK9z*9%}~q*@D1K;!knMBN9ZKlBZ;z2aEBQ9akI(n=D~R0iKqq zC>%FP5v=eVpR|nZGdir4ygd4XuU}mjJf>H+#=c^~(cb8daSVE2=KQI*hYTb!STFWi zOtaBAwQRFYlR+lX(PAz%OUI9mHKHDIbaV%XD$-Z_EQ}i2~Vz3*CNfl1e10j%9R1DCsZ$S zcBU((*RKF``tQy)5>>Vxy{0=2#~*li13v!!dEm0i z|I3#zwsQ^KCV{seh|M~dL|O^Z@Mj^xYidf$Xuz}Q^wN%F(d$MCru+TtjsB&12y{}s z+TV#6S+qTi-AqQL@mShi_y?rVA^j^28!KF55eP(<<6r1yS1@KVxIs25g#kaG_*2sT z?Li>y<`5B&L~Ue2g~wrT`?Iyh&B;<%TVEBK{jT>K;ZM(ciKHp;$-dyHtOifXEfz|6 z{Id+B4`*EP9dUYV14M-Nlndb6)GNy7N@FPCLCJ0HR8>^?L!9Rt9GiA3TH_?HTMs$} zL*f`ua((v)`R_%R{2;5;>|JbxCa@JOBcJVWGu4nt7o|KxcRPWI6pKjNREtn&<20oI zM2YrHvm5K8&ki@_yJ3^_7f8Elz~u|YI12N$!<*w#CNVL}gO2M8eY#EVp+5rAKs04J>bJPFi@R@`ZLD1`gZ;11gyxiCxy|%b)kS()qArYz z2{h4yqu_C_ET=7UPMu|7?a|tODxnV<{>7hCI%xya>j1~>5=GRGh$FM5bKL^+dNPU7 zji%er7qcLDE^BbgQhEpzrDxYUS(1@dVk2jt6Q1@9^C$VlJ@pqSIN_V?#Yf%w_1 zz{_5&hA1ImOCA1uj&lw5#YIKpMY9gVzKL{_yTDs^Q=^vjsnb83`2O~oEA==vN5bo~ zcN6Vjz)03N0HAQWw_cxYLmtOYoA?g<9RR`Zs-~)`+30n!xIjlkUET3d-Jl@v=GqNNWWhbP-E;5H*;l2+ zjf?{TX9> zRef`#uo6xdI$`y33O=hsku@dc~uWz+51oLk&Dl}b7Xx9JrB+N)l+6 zs{4`0esSA7Q{{#o6?!(dmj$W~h0c;XelLutz)N+uzxy?jIarVrin*=bkzs<(FE7$N zqkl*EBz0B-2%dF5f{5wtZE9+wnNzi0N75o*+jDgC?&J|$MH+R z-D~OaJn|+VnYM2Z?;guBq@h44q_1KUfz4K1wpJmGcx#W@QFtLPF>yjj+6ibg(PgvX zkdr6;X=p!54pw*JV>qw49ErTP1ufzxAyX)iJTQ|!uAcKrKtRhkUkZ`SBP4Iuj3|6S z|5v$_3xd{*qER|E5>~<6w2X1A#b?%qh5!$7+3Z>$Zw$M@DQz-FDc)#NQLZZ`(D2J< zx@6PfNfcc=b`lrd0O_&dX^);HUV4#wmUx+Ln9IAmy1$V^P!;oC5Vr(ZtAN{v8q-Tk zB1I$wkwB|WMfT3M=;e?1+I<_K0$8yc*lyaC&BzclFYfZ;V7l`MBud(R^3!v~qtc+_)3&}3LZrfgHZM+--lDVaY zGNs`_ir7K>d2Td5n6_-KPe7z@cU{Tpi#|wyS2pS`6FQsxi!j+RJ&VyFP^I$^odLIa zw>*Ll)8&S`1*b=?br`Ps@8brs>t3&qC^p#s%156n(}#ow*IpEmBd^*RSMG)~1rf}n zWGwQcc`vFoJp7JBd%O=<`{9!Rb_sbo0IX{lL%c247+xu&7qnK(^=9X5mLdf2*Wn4^ 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