Самосвалы

Сайбер машина: купить, продать и обменять машину

Содержание

Последняя «Волга». Как возник и как завершился проект Volga Siber

В этом году юбилей отмечает последняя легковая модель Горьковского автозавода: десять лет назад, в 2008 году стартовало производство седана Volga Siber.

На смену замученной бесконечными модернизациями «двадцать четвёртой» «Волге» Горьковский завод не раз пытался разработать современную машину, в том числе с передним и полным приводом, но все попытки заканчивались неудачно. До мелкой серии добрались только модели ГАЗ-3105 и ГАЗ-3111, которые не заменяли старую «Волгу», а располагались выше её по классу и цене.

В итоге в Нижнем Новгороде вернулись к тому, с чего начиналась история предприятия — выпуску лицензионной иностранной модели. Исходником выбрали седан Chrysler Sebring образца 2000 года. Это, конечно, не новейший проект, но он был гораздо современнее выпускавшейся в то время «Волги». В 2006 году владеющий ГАЗом холдинг Олега Дерипаски за 150 миллионов долларов приобрёл оборудование предприятия Sterling Heights, собиравшего «Себринг» и родственную модель Dodge Stratus.

Предсерийный прототип «обрусевшего» варианта под названием GAZ Siber представили на московской выставке «Интеравто» в августе 2007 году, а в июле 2008 года началось серийное производство модели, уже под родным сердцу именем Volga Siber. Конечно, на вид это был всего лишь рестайлинг исходного «Крайслера», но изменений в конструкции было не так уж мало.

Британское ателье Ultramotive «причесало» внешний вид новой светотехникой и бамперами, сделав его строже и «чище». Подвеску приблизили по характеристикам к европейским традициям, улучшив управляемость. А ещё подняли клиренс со 110 до 140 мм, которых в российских условиях при длине автомобиля под пять метров всё равно было маловато. Позаботились даже о такой мелочи, как стандарт резьбы: ей повсеместно заменили с дюймовой на метрическую. Однако некоторые неудачные решения вроде расположенного под бампером аккумулятора, к которому можно было добраться только при вывернутом или снятом колесе, сохранились.

Линейка модификаций планировалась довольно обширной: четырёхцилиндровые двигатели объёмом 2,0 и 2,4 литра, механическая или автоматическая коробки передач, две комплектации — Comfort и Luxe. В 2008 году планировали выпустить 10 тысяч экземпляров, в 2009 – 45 тысяч.

Однако реальность внесла свои коррективы в проект. Начали выпуск с варианта, оснащённого мотором 2,4 литра и «автоматом». Механическая трансмиссия появилась только в апреле 2010 года, а базовая двухлитровая версия так и не увидела свет, не говоря уже о двигателе V6 2.7 л, внедрение которого также обсуждалось. Всё из-за практически нулевого спроса. Даже скорректированный в связи с финансовым кризисом план производства на 2008 год не сбылся: на заводе выпустили 1717 машин вместо трёх тысяч, а продали только 428 седанов.

В течение 2009 года в ГАЗ рассчитывал продать хотя бы восемь тысяч автомобилей — таким было количество закупленных заранее машинокомплектов. Но и этот план оказался несбыточным — уже в марте выпуск «Сайбера» остановили. На этом всё могло бы и закончиться, если бы не вмешалось государство. В июне завод вновь заработал для обеспечения госзаказа: для МВД и МЧС сделал 188 и 256 машин соответственно. По итогам года ГАЗ выпустил 2151 экземпляр «Волги Сайбер», а продано 2780 автомобилей.

2010 год стал чуть более удачным благодаря государственной программе утилизации, в дополнение к которой ГАЗ запустил и свою акцию, дающую скидку в 70 тысяч вдобавок к стандартным пятидесяти тысячам. Это позволило увеличить годовое производство до 5065 машин, а продажи — до отметки 5490 единиц. Тем не менее этого всё равно было катастрофически мало для дальнейшего существования проекта, и модель в октябре ушла со сцены.

В итоге за всё время продали 8933 экземпляра модели Volga Siber. Нереализованные дилерами машины отправили работать в такси Краснодарского края, а на модернизированной линии конвейера обосновались модели группы Volkswagen. И новой легковушки от Горьковского автозавода мы, похоже, уже не увидим никогда…

Чтобы следить за автомобильными новостями, подпишитесь на наши каналы в Телеграме или Дзене.

Владимир Пшенин

Темы: #ГАЗ #ГАЗ Волга #Volga Siber #История

Какой могла бы быть «Волга» ГАЗ-24: новые изображения

Отзывы владельцев ГАЗ Волга Сайбер (GAZ Volga Siber)

Воспользуйтесь Фильтром «год выпуска», чтобы сделать выборку отзывов о ГАЗ Волга Сайбер конкретного года.

Отличный автомобиль за разумные деньги. Цвет Chicago Blue (темно-синий). Пробег около 6000 км. Очень доволен. До этого были (помимо автомобилей ВАЗ) иномарки (более десятка авто: KIA, Chevrolet…

15 мая 2015 | Аngell (Самара)подробнее

Процедура выбора была не очень мучительная. Машина должна была быть новой и желательно производиться у нас в России. Стоить приемлемо и с большим салоном, так как у меня рост 180 см. Желательно…

25 марта 2015 | Znob (Краснодар)подробнее

Купил Сайбер исходя из цена-качество, размер салона, начинка авто. В данной ценовой категории за 580 тыс. ничего нового в автосалонах в данной комплектации и рядом не стояло. Прошу Сайбер…

20 декабря 2014 | Альберт (Нижний Новгород)подробнее

Автомобиль ГАЗ Волга Сайбер — для спокойной комфортной езды, но если надо кого-то нагнуть, то легко! Управляемость отличная. Салон приятно удивляет любого, кто садится в машину. Багажник большой, плюс складываются сиденья. Штатная музыка очень хорошего качества. 70% всех иномарок тупо завидует такому звуку. Первый раз поменял шаровые (верхние) на 93000 км по дорогам, которые у нас в Тверской области и в Осташкове — это супер!!!

13 октября 2012 | Алексей (Осташков)развернуть

Купил машину 2 октября 2009 г. Сейчас 2.5 года, 29000 пробег.Плюсы: динамика, управляемость, комфорт, салон просторный и багажник. Я прошел все автосалоны, но за такую сумму я нашел себе…

29 апреля 2012 | Альберт (Сургут)подробнее

Всем привет.В октябре 2010 г. стал обладателем Сайбера по программе утилизации в Н. Новгороде (Скидка 120 т. р. ). После эксплуатации Хюндай Акцент, Сайбер — просто Мерседес. За 27000 км…

26 декабря 2011 | Михаил (Липецк)подробнее

Всем здравствуйте! Всем привет из города Рязани! Читаю отзывы и конечно радуюсь как все довольны этим авто. Не являюсь исключением, но видимо мне «повезло». Есть проблема, которая не обсуждается.. .

06 апреля 2011 | Борис (Рязань)подробнее

15 лет стажа. Прежние машины: Мерс 124, Мицубиси Паджеро, Volvo 850, Форд Мондео, Volvo S60, Volvo XC90.Взял себе эту машину для работы. Исходил из понимания того, что нужна рабочая лошадь…

31 марта 2011 | Николай (Кострома)подробнее

Авто куплено в марте 2009 года. Цвет черный. Мотор 2, 4 литра с акпп. На данный момент пробег 28455 километров.Общие впечатления. Проживаю в городе Томск. Сайбер у нас в диковинку, сейчас…

24 декабря 2010 | Илья (Томск)подробнее

Вот и прошел год, как я езжу на Сайбере. До него ездил на Жигулях 2107, 2112 и на Волге 3102. При выборе этой машины, прежде всего, сказалась цена. Хотелось новую машину в пределах 500 …

15 ноября 2010 | Сергей (Нижний Новгород)подробнее

Можно долго спорить… слизали Сайбер или не слизали? Однозначно, это самый лучший отечественный автомобиль. Абрамович купил платформу крайслера у пиндосов, ГАЗовские инженеры адаптировали…

17 сентября 2010 | Матриццо (Ангарск)подробнее

Услышьте! Невзирая на устаревший модельный ряд Крайслер Себринг, Додж Стратус, наш российский перерожденец Волга Сайбер даст фору своим внешним видом многим даже очень современным инопроизводителям. ..

15 сентября 2010 | Фёдор Иванович (Николаев)подробнее

Ходил в автосалон, смотрел Сайбер. Мнение, сформированное средствами массовой информации, было резко отрицательным: копия неудачного американского автомобиля, слишком дорогой по сравнению…

02 сентября 2010 | Иван (Псков)подробнее

Авто, которое, наверное, надо было сделать года три назад до кризиса, шло бы в лёт. Машина в общем нравится, эксплуатирую с 11 февраля.Довольно приемлем акустический комфорт, автомат не…

01 сентября 2010 | Goblin (Курск)подробнее

Личное мнение. Плюсы. Отличная управляемость, ГУР можно вращать на стоянке хоть пальцем, очень лёгкий. Комфорт, по сравнению с предшественниками, долгожданный автомат, кондей, электропривод…

20 августа 2010 | Сэм (Ставрополь)подробнее

* Средняя оценка расчитана на основании 18 отзывов владельцев ГАЗ Волга Сайбер, размещенных на сайте.

Прикладная наука о данных и машинное обучение для специалистов по кибербезопасности

SEC595 предлагает учащимся ускоренный курс введения в практическую науку о данных, статистику, вероятность и машинное обучение. Курс структурирован как серия коротких дискуссий с обширными практическими лабораторными работами, которые помогают учащимся развить полезное интуитивное понимание того, как эти концепции соотносятся и могут быть использованы для решения реальных проблем. Если вы никогда ничего не делали с наукой о данных или машинным обучением, но хотите использовать эти методы, этот курс определенно для вас! 30 практических лабораторий

Авторы курса:

Что вы будете изучатьУчебный планТребования к ноутбуку Заявление автораОбучение и цены

Наука о данных, искусственный интеллект и машинное обучение — это не просто модные словечки, они быстро становятся одним из основных инструментов в нашем арсенале информационной безопасности. Проблема в том, что если у вас нет диплома по математике или науке о данных, вы, скорее всего, окажетесь во власти поставщиков. Этот курс полностью демистифицирует машинное обучение и науку о данных. Более 70% времени в классе тратится на практическое решение задач машинного обучения и науки о данных, а не просто на обсуждение.

В отличие от других курсов в этой области, этот курс непосредственно сосредоточен на решении проблем информационной безопасности. В то время как другие курсы склонны к крайностям, обучая почти всей теории или решая тривиальные проблемы, которые не находят воплощения в реальном мире, этот курс обеспечивает баланс. Мы охватываем только теорию и основы математики, которые вам абсолютно необходимо знать, и только в той мере, в какой они применимы к методам, которые мы затем применяем на практике. Курс постепенно вводит и применяет различные статистические, вероятностные или математические инструменты (в их прикладной форме), позволяя вам уйти с возможностью использовать эти инструменты. Рассмотренные практические проекты были выбраны, чтобы предоставить вам широкую базу для создания собственных решений для машинного обучения.

Основные затронутые темы:

Сбор данных из SQL, хранилищ документов NoSQL, веб-скрапинг и другие распространенные источники и кластеризация
Нейронные сети глубокого обучения
Автоэнкодеры
Функции потерь
Сверточные сети
Внедрение слоев

Деловые выводы:

Этот курс поможет вашей организации:

. Полезные визуализацию Dashwards
Проблемы с Neural Networks
. Создавайте индивидуальные решения машинного обучения для конкретных потребностей вашей организации

Вы сможете:

Осмысленное применение статистических моделей к реальным проблемам
Создание визуализаций ваших данных
Выполнение математического поиска угроз в вашей сети
Понимание и применение методов неконтролируемого обучения/кластеризации
Создание нейронных сетей с глубоким обучением
Создание и Понимать сверточные нейронные сети
Понимать и создавать алгоритмы генетического поиска

С этим курсом вы получите:

Поддерживающая виртуальная машина
Записные книжки Jupyter со всеми лабораторными работами и полными решениями

Этот курс подготовит вас к:

Создание инструментов обнаружения аномалий ИИ в полезных способах 90 Модель проблем безопасности
Информация 90
Создание полезных панелей визуализации
Решение проблем с нейронными сетями

Дополнительные ресурсы:

Anaconda
TensorFlow (и вспомогательные библиотеки)
Matplotlib
VMWare Workstation/Player/Fusion

Скачать PDF внедрению ряда технологий, которые используются в качестве источников данных. Поскольку первым шагом в любом проекте по науке о данных или машинному обучению является сбор данных, остаток дня посвящен практическим упражнениям, чтобы подготовить студента к этим задачам.

Первым необходимым навыком является использование Python, языка, выбранного нами для этого курса. Единственным условием курса является базовое понимание Python. Если вы написали хотя бы одну строчку на Python, вы, вероятно, достаточно осведомлены, чтобы начать! Мы рассмотрим списки, массивы, кортежи, словари, включения, а затем начнем знакомить с вариантами numpy.

После переподготовки Python курс предлагает некоторую теорию, за которой сразу же следуют практические упражнения, чтобы дать вам достаточно знаний о SQL, MongoDB и веб-скрейпинге для выполнения реальной работы.

Exercises

Python Refresher
Accessing, Manipulating, and Retrieving SQL data
Accessing, Manipulating, and Retrieving NoSQL data: MongoDB
Webscraping for data acquisition

Topics

Data Science
Python
SQL
NoSQL
Поиск в Интернете

org/Question» data-v-9532958a=»»>
Обзор
Этот раздел начинается с основ статистики, важных для науки о данных и машинного обучения. После этого введения и практических упражнений, которые обеспечивают практическое использование этих методов на реальных данных, курс переходит к теории вероятностей.
Теория вероятностей — это отдельная обширная область. После введения некоторых основ курс направлен непосредственно на вывод теоремы Байеса. Опираясь на это введение, студенты затем участвуют в практической лаборатории, которая создает полезный инструмент байесовского анализа, который студенты будут совершенствовать позже в ходе курса.
Оставшаяся часть этого раздела посвящена переносу полученных статистических знаний в область анализа сигналов. После обсуждения вывода и применения ряда Фурье, быстрого преобразования Фурье и дискретного преобразования Фурье учащиеся используют эти инструменты для поиска реальных угроз.
Упражнения
Статистические основы: медианы и средние значения
Статистические основы: дисперсия, отклонения и надежные меры
Применение статистики к идентификации данных
Проблемы
77777777 гг. Темы
Статистика
Устойчивые меры
Вероятность
Теорема Байеса и вывод
Ряды Фурье и связанные с ними выводы
Обзор
Остальные 18+ контактных часов этого курса посвящены изучению и немедленному применению различных моделей машинного обучения. После того, как каждая тема представлена и обсуждена, студенты участвуют в длительных практических лабораторных работах, чтобы развить интуитивное понимание и применить технику к реальным задачам.
Раздел начинается с различных подходов к кластеризации и неконтролируемого машинного обучения. Исследование начинается с классификаторов опорных векторов, функций ядра и машин опорных векторов. После этого обсуждения и упражнений мы продолжим тему кластеризации, рассмотрев подходы K-Means и KNN. Проработав примеры только в двух-трех измерениях, мы обращаемся к методам определения идеального количества кластеров. Сделав это, мы, наконец, исследуем многомерные приложения и уменьшение размерности с помощью анализа первичных компонентов. Алгоритм DBSCAN рассматривается достаточно подробно, с применением для поиска угроз и эффективного анализа SOC крупномасштабных данных.
Оставшаяся часть этого раздела посвящена обсуждению деревьев решений. После практического занятия и обсуждения ограничений деревьев решений мы переходим к случайным лесам и изучаем на практике, как они обеспечивают более точные выводы в большинстве случаев. Раздел завершается кластерным подходом к поиску аномалий в активности пользователей в сети.
Упражнения
K-средние / KNN
Функции локтя и PCA
DNSCAN для кластеризации
Классификаторы опорных векторов
Support Vector Machines
Decision Trees
Random Forests
Topics
Support Vector Classifiers
Support Vector Machines
Kernel Functions
Primary Component Analysis
DBSCAN
K-Means
KNN
Функции локтя
Деревья решений
Случайные леса
Обнаружение аномалий
org/Question» data-v-9532958a=»»>
Обзор
Весь этот раздел посвящен теории, разработке и использованию подходов к обучению с учителем в области информационной безопасности. Основываясь на математике и статистике, описанных в разделе 2, этот раздел начинается с линейных регрессий и заканчивается применением нейронных сетей глубокого обучения к задачам классификации нескольких классов, включающим сетевые данные в реальном времени.
Материал посвящен использованию контролируемого машинного обучения и математики для создания прогностических моделей. Первоначальное обсуждение и упражнения сосредоточены на прогнозировании и анализе тенденций для обнаружения аномалий. После этого большая часть материала посвящена проблемам классификации.
Основываясь на байесовском подходе, использованном в разделе 2, в этом разделе представлены нейронные сети с глубоким обучением и полносвязные плотные сети посредством разработки гораздо более точной сети обнаружения фишинга. После этого курс исследует визуализацию и измерение эффективности обучения нейронной сети, а также обсуждает переобучение, переобучение и способы их выявления (и предотвращения!)
Следующая часть этого раздела посвящена категориальным задачам, в ходе которых учащиеся создадут систему классификации сетевых протоколов в реальном времени. Что еще более важно, учащиеся реализуют обнаружение аномалий в этой системе классификации, задача, обычно предназначенная для неконтролируемых подходов.
Упражнения
Регрессии Polyfit
Привет, мир! Анализ настроений
Ветчина и спам с помощью глубокого обучения
Идентификация протоколов
Protocol Anomaly Detection
Topics
Regression and fitting
Loss and Error functions
Vectors, Matrices, and Tensors
Fundamentals of the Perceptron
Dense Networks
org/Question» data-v-9532958a=»»>
Overview
This section of the Курс посвящен расширению знаний студентов о решениях для глубокого обучения. Первая половина раздела полностью посвящена сверточным сетям (CNN). На занятии исследуется применение CNN для решения задач классификации текста, а также для прогнозной идентификации вредоносных программ нулевого дня.
Вторая половина этого раздела курса посвящена автоэнкодерам. Класс исследует, что делают автоэнкодеры, почему они работают, как выбрать скрытое представление и как работают функции потерь реконструкции. Эти знания затем применяются для создания решения для автоматического обнаружения аномалий в журналах, которое не использует никаких сигнатур или вмешательства человека для выявления аномалий. Опираясь на это, учащиеся работают над строительными блоками крупномасштабного ансамблевого автоэнкодера для обнаружения сетевых угроз.
Exercises
Predictive Malware Identification — Finding Zero Days
Ham vs. Spam, CNN Style
Multi-class text classification via CNNs
Log Anomaly Detection using Autoencoders
Real-time Network Anomalies
Topics
Сверточные нейронные сети
Встраивание слоев
Применение CNN к текстовым задачам
Автоэнкодеры
Измерения потерь при реконструкции
Создание ансамблевых автоэнкодеров
Обзор
В последнем разделе этого курса продолжается обсуждение сверточных нейронных сетей и применение CNN и полносвязных сетей для решения задач регрессии. Основное внимание в этом разделе уделяется созданию глубокой нейронной сети с использованием функционального шаблона TensorFlow как для проверки качества, так и для решения CAPTCHA. Вне зависимости от того, состоите ли вы в красной, синей или фиолетовой команде, вы научитесь продумывать и использовать машинное обучение для решения того, что составляет проблему компьютерного зрения, и решить ее на уровне выше 9. 5% точность! После этого мы изучаем другой способ осмысления проблемы, который приводит к еще большей точности при гораздо меньшем времени обучения.
В последней части раздела исследуются генетические алгоритмы, поскольку они могут быть применены к задачам машинного обучения.
Упражнения
Решение CAPTCHA: POC
Решение CAPTCHA: Функциональный API
Решение CAPTCHA: Разделенная модель
Генетические алгоритмы
4 Темы
5 Сверточные нейронные сети
Функциональное определение нейронных сетей
Сети глубокого обучения с несколькими выходами
Размышления о задачах машинного обучения
Генетические алгоритмы

Важно! Принесите свою собственную систему, настроенную в соответствии с этими инструкциями!

Для полноценного участия в этом курсе требуется правильно настроенная система. Если вы внимательно не прочитаете и не будете следовать этим инструкциям, вы, скорее всего, покинете класс неудовлетворенными, потому что вы не сможете участвовать в практических упражнениях, которые необходимы для этого курса. Поэтому мы настоятельно рекомендуем вам прибыть с системой, отвечающей всем требованиям, предъявляемым к курсу.

Крайне важно сделать резервную копию вашей системы перед занятием. также настоятельно рекомендуется не брать с собой систему, хранящую какие-либо конфиденциальные данные.

64-разрядный процессор Intel i5/i7 2,0+ ГГц
Включен «Intel-VT»
16 ГБ ОЗУ (минимум 8 ГБ)
60 ГБ свободного места на жестком диске
Последняя версия Windows 10, macOS .x или более поздней версии или Linux, которые также могут устанавливать и запускать продукты виртуализации VMware, описанные ниже. Примечание. В настоящее время SANS не может поддерживать системы на базе Mac M1.
Любая из следующих (или более поздних версий) VMware Workstation Pro 16.x, VMware Player 16.x или Fusion 12.x
Наличие учетной записи с правами локального администратора

Материалы вашего курса будут доставлены путем загрузки. Медиафайл для класса большой, более 50 ГБ. Вы должны дать достаточно времени для завершения загрузки. Интернет-соединения и скорость сильно различаются и зависят от множества различных факторов. Поэтому невозможно дать оценку времени, которое потребуется для загрузки ваших материалов. Пожалуйста, начните загрузку мультимедиа курса, как только получите ссылку. Материалы для курса понадобятся вам сразу же, в первый день занятий. Ожидание ночи перед началом урока может привести к сбою загрузки.

Компания SANS начала предоставлять печатные материалы в формате PDF. Кроме того, некоторые классы используют электронную рабочую тетрадь в дополнение к PDF-файлам. Количество классов, использующих электронные книги, будет быстро расти. Мы обнаружили, что в этой новой среде второй монитор и/или планшетный компьютер могут быть полезны, так как материалы занятия остаются видимыми, пока преподаватель ведет презентацию или пока вы работаете над лабораторными упражнениями.

Если у вас есть дополнительные вопросы о характеристиках ноутбука, обращайтесь по адресу Laptop_prep@sans. org.

«Искусственный интеллект и машинное обучение повсюду. Как работают решения поставщиков? Действительно ли это черная магия? Я написал этот курс, чтобы заполнить огромный пробел в знаниях в нашей области. Я считаю, что если вы собираетесь использовать инструмент, вы должны понимать, как работает этот инструмент. Если вы этого не сделаете, вы на самом деле не знаете, что означают результаты или почему вы их получаете. Этот курс представляет собой ускоренный курс по статистике, математике, Python и машинному обучению, принимая вас с нуля до… Я не хочу обещать «Героя…» Скажем, компетентного-человека-который-может-решить-настоящие-проблемы-сегодня!»

— David Hoelzer

Загрузка…

Cyber Machine — Играйте в Cyber Machine на Kevin Games

В онлайн-игре Cyber Machine Game вы станете агентом спецназа. Вместо того, чтобы уничтожать других людей, вы столкнетесь с более опасными врагами. Роботы освободились от контроля человечества. Они предпочитают атаковать все, что движется. Уничтожьте их на разных уровнях. Убедитесь, что они никому не причиняют вреда.

Быстрая механика

В тот момент, когда вы начинаете миссию, на вас нападает машина смерти. К счастью, он не может ходить и имеет ограниченную дальность стрельбы. Это дает вам время привыкнуть к кнопкам управления. Они удобны в использовании, со стрелками для перемещения вправо и влево, а также для прыжков. Стреляйте, нажимая специальную кнопку на экране.

Сыграйте в игру «Кибер-машина» и очистите территорию

Каждый уровень представляет собой лабиринт, наполненный металлическими воинами и ловушками. Вы начинаете во всеоружии и используете лестницы и батуты, чтобы исследовать различные платформы. Некоторые маршруты ведут в никуда. Но это не значит, что вы должны игнорировать их. Возможно, для вас будут какие-то бонусы. Например, больше патронов. Это очень полезно, так как у вас ограниченное количество пуль. Вы выиграете после того, как доберетесь до выходной двери.

Выполнение плана

Однако завершение раунда не является вашей основной целью. Вам нужно показать отличные результаты и высокие баллы. Для этого соберите все разбросанные вокруг монеты. Бриллианты редкие, но очень ценные.

Типы врагов

Каждый рычаг добавляет что-то новое, чтобы вас удивить. Сначала вы имеете дело с двуногими статическими роботами. Они слабы, не могут ходить и умирают от нескольких пуль. Более опасны те, которые похожи на людей. Они носят оружие и патрулируют территорию, нападая на вас с первого взгляда. Их отключение занимает больше времени. Наслаждайтесь бесплатной игрой Cyber Machine Game, чтобы встретить на своем пути других металлических монстров. Название опубликовано на Kevin Games и не требует регистрации или загрузки. Просто запустите и играйте.

Cyber Machine — одна из лучших машинных игр, в которые вы можете играть на Kevin Games.
Эта игра отлично работает в современных браузерах и не требует установки.

Сайбер машина: купить, продать и обменять машину

Последняя «Волга». Как возник и как завершился проект Volga Siber

Комментарии

Отзывы владельцев ГАЗ Волга Сайбер (GAZ Volga Siber)