Случайны выбор дневника Раскрыть/свернуть полный список возможностей


Найдено 6844 сообщений
Cообщения с меткой

классификация - Самое интересное в блогах

Следующие 30  »
ГалинаБирюковаКИРИЛЮК

Еще о смехотерапии

Вторник, 14 Июня 2016 г. 17:07 (ссылка)

Это цитата сообщения Мираж_ок Оригинальное сообщение

Еще о смехотерапии






Не так давно нашем удивительном мире появилась замечательная наука геотология. Это направление науки, согласно которому смех положительно влияет на физиологию человека и является очень эффективным методом в борьбе со стрессами и негативными переживаниями, что подтверждается большим количеством исследований и невероятными историями реальных людей.



Американский невролог Ульям Фрай рассматривал смех как особый способ дыхания, при котором вдох продлевается, а выдох, наоборот, укорачивается, но его интенсивность такова, что легкие способны полностью освободиться от от воздуха. При этом в организме происходит самая настоящая биохимическая буря. Смех способствует снижению уровня гормонов стресса — кортизона и адреналина и выделению эндорфинов, которые способны притуплять физическую и душевную боль и вызывать чувство удовлетворения. Кроме того процесс смеха очищает верхние дыхательные пути и улучшает циркуляцию крови в организме. Поэтому «порция смеха» равносильна прогулке по лесу или кислородному коктейлю. Однако на этом положительное действие смеха не заканчивается. Смех способствует расслаблению 80 групп мышц; как и при занятиях физическими упражнениям при смехе учащается сердцебиение, снижается уровень холестерина в крови, а железы внутренней секреции вырабатывают вещества, снимающие головную боль.



Читать далее



 

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
FreeKaliningrad

В Зеленоградске с 1 июля гостиницы без категории не смогут работать

Суббота, 11 Июня 2016 г. 22:08 (ссылка)
freekaliningrad.ru/in-zelen..._articles/

В Калининградской области с 1 июля 2016 года
предоставление гостиничных услуг допускается
только при наличии свидетельства о присвоении
гостинице или иному средству размещения
категории.
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Не мы такие — жизнь такая: Тематический анализ для самых нетерпеливых

Четверг, 26 Мая 2016 г. 22:15 (ссылка)


bayesian



Почему?



Сейчас Relap.io генерирует 40 миллиардов рекомендаций в месяц на 2000 медиаплощадках Рунета. Почти любая рекомендательная система, рано или поздно, приходит к необходимости брать в расчет содержимое рекомендуемого контента, и довольно быстро упирается в необходимость как-то его классифицировать: найти какие-то кластеры или хотя бы понизить размерность для описания интересов пользователей, привлечения рекламодателей или еще для каких-то темных или не очень целей.



Задача звучит довольно очевидно и существует немало хорошо зарекомендовавших себя алгоритмов и их реализаций: Латентное размещение Дирихле (LDA), Вероятностный латентно-семантический анализ (pLSA), явный семантический анализ (ESA), список можно продолжить. Однако, мы решили попробовать придумать что-нибудь более простое, но вместе с тем, жизнеспособное.

Читать дальше →

https://habrahabr.ru/post/301922/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Domnica

Классификация узамбарской фиалки

Пятница, 14 Мая 2016 г. 00:29 (ссылка)


Как систематизировать узамбрские фиалки


фиалки фото



  В 1946 году в Соединеных Штатах Америки создается Американское общество любителей сенполий TheAfricanVioletSocietyofAmerica или сокращенно AVSA. В 1967 году AVSA признается официальной организацией и в ее составе начинает работать Номенклатурный комитет, которому дано право регистрировать новые сорта узамбарских фиалок или сенполий в соответствии с разработанной им системой признаков.

Читать далее...
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Vsiaco

Виды, признаки и полезные свойства разных овощей

Четверг, 12 Мая 2016 г. 11:34 (ссылка)


Виды, признаки и полезные свойства разных овощейОвощи играют важную роль в питании человека. Овощи содержат углеводы, минеральные соли, органические кислоты и витамины, обладают прекрасным вкусом и ароматом. Кроме того, овощи повышают аппетит и способствуют лучшему усвоению других пищевых продуктов. Преобладающей составной частью овощей является вода.



Воды в овощах содержится от 70 до 95%. Высокая влажность является одной из причин быстрой порчи при хранении в неблагоприятных условиях.



Углеводы овощей представлены сахарами, крахмалом и клетчаткой. Сладкий вкус многим овощам придают сахароза, глюкоза и фруктоза.



Крахмал в большом количестве находится в клубнях картофеля (до 25%). Он также входит в состав зеленого горошка. Остальные овощи содержат крахмал только в недозрелом виде и очень мало.



Белки находятся в овощах в сравнительно небольшом количестве. Больше белков содержат бобовые культуры, орехи, капустные и шпинатные овощи.

Читать далее...
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Bla-bla-generation

Женские портреты. Задротка.

Суббота, 01 Апреля 2016 г. 01:48 (ссылка)

А вы видели когда-нибудь духовно богатых дев (ТМ)? Я видела ))))))) Обожаю их))))))))
В классификаторе Лурка они значатся как "ТП с ОБВМ". ТП расшифровывать не буду, а ОБВМ значит "охуенно богатый внутренний мир".
Всюду-то она суёт этот свой ВМ с тем же тупым пафосом, с каким некоторые вываливают сиськи. Но если на сиськи хоть нескучно смотреть (если упругие и красивой формы), то Очень Содержательные Разговоры утомляют уже спустя 5 минут.
Она морщится, если слышит мат. Она для мата слишком духовная, не то что Пушкин с Есениным. Беседует степенно, негромко, обращается исключительно на "вы". Все время норовит проэкзаменовать, читали ли вы то или иное литературное произведение и заметно расстраивается, если читали. Одета в длинные юбки, кофты "бабушка-стайл" и носит бижутерию хенд-мейд, которые считает вершиной оригинальности и вкуса - не будем ее расстраивать :) В интернете любит исправлять грамматические ошибки анонов. Любит вязать и/или шить, а не то, так клеит журавликов. Пишет стихи, обязательно играет на каком-нибудь музыкальном инструменте или рисует. Жопу, как правило, не качает - это недуховно.
Отношения возможны с каким-нибудь гуру, Учителем, который будет её "просветлять" (просто трахать не годится, это недуховно); или с Непризнанным Гением; или с какой-нибудь ещё Сложной Личностью (ТМ), чем трэшовее, тем лучше. Просто хороший парень не годится, с ним скучно. (У Толстого в "Хождении по мукам" есть такая Елизавета Киевна, типичный образец Духовно Богатой Девы).
При всей своей духовности не отличает черное от белого, наивна и, в сущности, просто жалка.
Но это как с алкоголиками - осознал проблему, значит, на 50% вылечился. Меньше гордыни в связи со своей якобы повышенной духовностью!

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Применение методов машинного обучения в задаче оценки действий лётчика на этапе посадки

Четверг, 14 Апреля 2016 г. 16:32 (ссылка)

ВВЕДЕНИЕ



Статистика аварийных происшествий показывает, что в настоящее время наиболее опасным участком полёта по-прежнему остаётся посадка. Причём в большинстве случаев аварийные происшествия происходят по вине личного состава (рис. 1). Таким образом, задача оценки действий летчика по управлению воздушным судном на этапе посадки является актуальной как для гражданской, так и для военной авиации, поскольку позволяет повысить безопасность полётов.



image

Рис. 1. Диаграммы распределения аварийных происшествий по этапам полёта и по видам нарушений личного состава



Выполненный анализ существующих способов оценивания качества пилотирования на основе информации бортовых устройств регистрации (БУР) показал их недостаточную эффективность.

В соответствии с Курсом боевой подготовки (КБП) оценка качества выполнения посадочного маневра определяется на основании данных бортовых и наземных средств объективного контроля, а также наблюдений инструктора и лиц группы руководства полетами (рис. 2).



image

Рис. 2. Структура формирования оценки



По КБП оценка техники пилотирования на этапе посадки по материалам бортовых СОК выполняется путем анализа параметров полета в 4-х контрольных сечениях глиссады (рис. 3): вход в глиссаду, прохождение дальнего приводного радиомаяка (ДПРМ), прохождение ближнего приводного радиомаяка (БПРМ), касание взлетно-посадочной полосы.



image

Рис. 3. Снижение самолёта по глиссаде



При этом полетные данные используются не в полном объеме: из 14 нормативных параметров, установленных КБП для оценки качества выполнения посадки, только 5 параметров определяются по материалам БУР, что составляет всего 35,7 %. Остальные параметры определяются на основании наблюдений инструктора и лиц группы руководства полетами, что вносит значительную долю субъективизма в итоговую оценку.

Таким образом, существует необходимость дополнения методики КБП параметрами, учитывающими характер пилотирования самолета на протяжении всего этапа снижения по глиссаде и регистрируемыми штатными БУР.



МОДИФИКАЦИЯ СУЩЕСТВУЮЩЕГО СПОСОБА ОЦЕНКИ ДЕЙСТВИЙ ЛЁТЧИКА НА ЭТАПЕ ПОСАДКИ



В работах [1-3] было доказано, что структура движения ручки управления самолетом на посадке является характеристикой качества пилотирования (показывает насколько уверенно лётчик управляет самолётом). Основываясь на этих работах можно сделать вывод, что в роли информативного признака для оценки качества пилотирования целесообразно использовать параметр «Угол отклонения ручки управления самолетом по тангажу» image, который регистрируется на всех современных ВС штатным бортовым устройством регистрации (рис. 4). Данный способ позволяет оценить действия летчика на всем этапе посадки, кроме того в нем отсутствует субъективизм. Типовая система управления самолетом в продольном канале представлена на рисунке 5.



image

Рис. 4. Графики изменения параметра «Отклонение РУС по тангажу» на этапе посадки для летчиков различной классной квалификации; а) летчик 1 класса; б) лётчик без класса; в) передача управления



image

Рис. 5. Система управления самолетом в продольном канале (МУ-615А — потенциометрический датчик угловых перемещений, РП — рулевой привод)



Описанный выше способ оценки предлагается интегрировать в известную методику оценки техники пилотирования по КБП. Таким образом, повысится процент объективности итоговой оценки за счет введения в итоговую оценку дополнительного объективного показателя, характеризующего действия летчика на всем этапе снижения по глиссаде.

На основе работ [4, 5] для оценки посадки предлагается использовать спектр сигнала image, а для построения модели зависимости между данным спектром и уровнем подготовки пилота (либо оценкой, выставленной командиром полёта), характеризующимся его классной квалификацией, использовать методы машинного обучения с учителем.

В качестве входных признаков в реализации предложенного метода использовались отсчеты нормализованного сглаженного спектра image исследуемого дискретного сигнала image, а в качестве выходного признака – номер класса летчика.

Вектор входных признаков image формировался при помощи описанных ниже преобразований:




  1. Вычисляем спектр F дискретного сигнала image длины N

    image;


  2. Амплитуды сигнала, частоты которых меньше 0,5 Гц, обнуляем для исключения информационной составляющей сигнала, связанной с частотой собственных колебаний воздушного судна по углу атаки;

  3. Приводим спектр к виду от 0 до 2,5 Гц и изменяем размер полученного вектора признаков до фиксированного значения при помощи бикубической интерполяции (получили вектор image);

  4. Сглаживаем спектр методом скользящего окна для получения более однородных данных и нормализуем по амплитуде:

    image,

    image,

    где m – размер окна (в реализации m = 10), а K – постоянное число, превосходящее все значения image (в реализации K = 250).




Построение модели зависимости между спектром сигнала image и номером класса лётчика выполнялось при помощи двух алгоритмов машинного обучения с учителем: метода опорных векторов (SVM) с радиальной базисной функцией в качестве ядра и метода градиентного бустинга деревьев (GBT).

В реализации GBT использовался со следующими параметрами:


  • тип функции потерь – аномальные потери;

  • количество итераций бустинга – 3000;

  • параметр регуляризации – 0,0008;

  • порция подвыборки – 0,0001;

  • максимальная глубина деревьев принятия решений – 1;

  • с использованием суррогатов.



УТОЧНЕНИЕ ПРЕДСКАЗАННОГО НОМЕРА КЛАССА ЛЁТЧИКА



Для выявления слабых мест алгоритмов было проведено тестирование и были рассчитаны диаграммы распределения ошибок. Одна из этих диаграмм представлена на рисунке 6.

Описание базы, использованной для тестирования, приведено в разделе «Результаты и обсуждение».



image

Рис. 6. Диаграмма распределения ошибок для метода GBT



Первые три столбца диаграммы (рис. 6) соответствуют случаям неправильно детектированного 1-го класса (включая снайперов), при этом красный столбец соответствует случаям, когда 1-й класс определён как 2-й класс, зелёный столбец соответствует случаям, когда 1-й класс определён как 3-й класс и синий столбец соответствует случаям, когда 1-й класс определён как без класса. Аналогично для 2-й, 3-й и 4-й тройки столбцов, которые соответствуют 2-му, 3-му классу и “нулевому” классу (без класса).

Анализ диаграммы распределения ошибок показал, что в большинстве случаев алгоритмы ошибаются на один класс, поэтому разумно в дальнейшем провести отдельный анализ для каждой пары ближайших классов. Например, уточнять предсказанный номер класса лётчика уже в бинарном классификаторе.

В реализации использовались следующие бинарные классификаторы:


  • если предсказанный класс «3-й класс», то используется метод SVM для классификации лётчиков 2-го и 3-го классов;

  • если предсказанный класс «без класса», то используется метод GBT для классификации лётчиков 3-го класса и без класса.



РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ



Согласно стандартной схеме оценивания обобщающей способности алгоритма классификации, все имеющиеся данные делятся на обучающую и тестовою выборки. Однако из-за большого количества входных признаков требуется как можно большее количество примеров в обучающей выборки, иначе алгоритму классификации может не хватить информации для построения модели зависимости. Также требуется большое количество примеров в тестовой выборки для оценки качества классификации с высокой точностью.

В нашем случае объём имеющихся данных ограничен, поэтому для оценивания обобщающей способности алгоритма классификации используется метод кросс-валидации.

Все имеющиеся данные были разбиты на 5 непересекающихся блоков, каждый из которых содержит 48 образцов по 12 образцов на каждую классность пилота: без класса, 3 класс, 2 класс и 1 класс (включая лётчиков снайперов). Данные были получены с бортовых устройств регистрации маневренных самолётов (название самолёта сказать не могу). Результаты представлены в таблице ниже.






























Результаты тестирования алгоритмов машинного обучения
Вид алгоритма Ошибка алгоритма E, ед.
общая точность 1 класс и лётчики снайперы 2 класс 3 класс без класса
Метод SVM 0,5526 0,5667 0,6167 0,3167 0,7152
Метод GBT 0,5566 0,6167 0,3667 0,5167 0,7318


Итоговая оценка эффективности алгоритма:

image

image рассчитывались по следующей формуле:

image

где image – количество тестовых примеров, в которых допущена ошибка, image – количество тестовых примеров в тестовой выборке.

Анализ полученных результатов показал, что наилучшую общую точность показал метод GBT. Кроме того, уточнение предсказанного номера класса лётчика в бинарных классификаторах повысило общую точность у метода SVM на 2 %, а у метода GBT на 3 %.



ЗАКЛЮЧЕНИЕ



Использование методов машинного обучения позволило экспериментальным путем подтвердить коррелированность параметра «Угол отклонения ручки управления самолетом по тангажу» на этапе снижения самолета по глиссаде с уровнем подготовки летчика, выраженного в баллах в соответствии с его классностью. Полученная точность метода опорных векторов и градиентного бустинга деревьев составляет 55%. Таким образом, спектр сигнала «Угол отклонения ручки управления самолетом по тангажу» может быть использован в качестве дополнительного параметра для оценки действий лётчика на этапе посадки, а построение системы, выставляющей оценку по данному спектру, можно выполнять при помощи алгоритмов машинного обучения с учителем: метод опорных векторов и градиентный бустинг деревьев.



Литература

  1. Авиационная медицина / под ред. Н. М. Рудного, П. В. Васильева, С. А. Гозулова. – М.: Медицина, 1986. – 580 с.

  2. Гладков Б. М. Автоматизированная оценка натренированности летчиков с использованием показателей управляющих воздействий: научно-методические материалы по проблемам обеспечения безопасности полетов. Иркутское ВВАИУ / Б. М. Гладков. – И., 1991. – C. 73–79.

  3. Фролов Н. И. Пути изучения работоспособности летчика в полете / Н. И. Фролов // Космическая биология. – 1978. – № 1. – С. 3–10.

  4. Патент № 2436164 Российская Федерация, МПК G07C 11/00, G08G 5/00. Способ оценивания качества пилотирования самолета летчиком на этапе посадки по данным штатного бортового устройства регистрации / Полуэктов С. П., Кашковский В. В., Тихий И. И., Лапин И. П.; заявитель и патентообладатель ФГОУ ВПО «Военный авиационный инженерный университет» (г. Воронеж) Министерства обороны РФ. – № 2010140360/08; заявл. 01.10.2010; опубл. 10.12.2011, Бюл. №34. – 3 с.

  5. Полуэктов С. П. Один из подходов к расширению возможностей автоматизированной системы оценки качества пилотирования воздушного судна / С. П. Полуэктов, Е. П. Колесников // Актуальные вопросы науки и техники в сфере развития авиации: сборник тезисов докладов III Международной научно-технической конференции авиационного факультета. – Минск: Военная академия Республики Беларусь, 2013. – С. 81–82.





Авторы
к.т.н. Полуэктов С.П.

Нафиков М.А.



p.s. Ссылку на проект и базу данных выложу позже



Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/281455/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Автосенсей

Классификация автомобильных масел — Avtosensei

Среда, 13 Апреля 2016 г. 12:57 (ссылка)
avtosensei.ru/novosti/klass...?_utl_t=li


Классификация автомобильных масел — Avtosensei

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
SoftLabirint

Классификация блядей (2012) PDF, DOC » SoftLabirint.Ru: Скачать бесплатно и без регистрации - Самые Популярные Новости Интернета

Воскресенье, 10 Апреля 2016 г. 10:24 (ссылка)
softlabirint.ru/book/675-kl...-2012.html


Классификация блядей (2012) PDF, DOC

Блядь - это «нехорошее» слово за последнее время уже фактически легализовалось и в прессе, и в литературе, хотя многим до сих пор как-то неловко набирать его без стыдливого многоточия. Однако в контексте данной книги ставить точки бессмысленно, и вы сейчас в этом убедитесь.



Девушки бывают разные

Черные, белые, красные…



Внимание! Присутствует ненормативная лексика.



Название: Классификация блядей

Издательство: www.softlabirint.ru

Год: 2012

Страниц: 16 + иллюстрации

Язык: Русский

Формат: PDF, DOC

Размер: 10,53 Мб



Скачать: Классификация блядей (2012) PDF, DOC



Скачать | Download | TurboBit.net

http://turbobit.net/cei9jtw2jwcs/Klassifikacija_bljadej.rar.html



Скачать | Download | HitFile.net

http://www.hitfile.net/Kpbl8J5/Klassifikacija_bljadej.rar.html



Скачать | Download | Файлообменник.рф

http://файлообменник.рф/osusdegyl0hm/Klassifikacija_bljadej.rar.html



Скачать | Download | BornCash.org

http://borncash.org/load/1734000888&name=Klassifikacija_bljadej.rar



Скачать | Download | StartFiles.org

http://startfiles.org/load/1734000888&name=Klassifikacija_bljadej.rar



Скачать | Download | GoldFiles.org

http://goldfiles.org/load/1734000888&name=Klassifikacija_bljadej.rar



Скачать | Download | File-Space.org

http://file-space.org/files/get/JZTU25Av__/klassifikacija-bljadej.rar.html

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Оля-душка

Это интересно!

Пятница, 08 Апреля 2016 г. 14:11 (ссылка)




1291377606_hiop.ru_01 (700x466, 183Kb)
В настоящее время существует условная классификация ВОЗ по возрасту. В соответствии с этой классификацией, общество или трудоспособное население условно делится на возрастные группы:
--> молодой возраст (25-44 лет),
--> средний возраст (45-59),
--> пожилой возраст (60-73 лет),
--> старческий возраст (74-89 лет)
--> долгожители (старше 90-100 лет).
Это классификация по биологическому возрасту. В соответствии с этой классификацией, пожилым человек считается с 60 лет.
Любопытно, что биологический возраст Поля Брэга, которые погиб в возрасте за 90 лет, когда катался на серфинге и его накрыла волна, был равен 25 лет, это было установлено при вскрытии: все органы были в отличном состоянии, как у молодого человека.
Существует еще понятие "психологический возраст". Психологический возраст - это субъективное понятие, это возраст, на который человек сам себя ощущает и его поведение свойственно другой возрастной группе.
Оля-душка

Метки:   Комментарии (17)КомментироватьВ цитатник или сообщество
LarikPerm16

Иглы для сухого валяния, классификация

Понедельник, 04 Апреля 2016 г. 20:00 (ссылка)


 



Сайт ХОББИн ДОМ РукоДельная Мастерская.

Иглы для сухого валяния



Сейчас в  интернете  можно встретить, огромное  количество  всевозможных  игл для валяния. И как сложно разобраться во всем этом изобилии. Что  просто необходимо купить, а что может и подождать. Сейчас,  мы попробуем навести порядок и разложить все по полочкам.



Иглы для сухого валяния ( Filznadel) изготавливают  из закаленной стали. Благодаря чему, они обладают хорошей  упругостью и  во время работы не гнутся. Когда вы, втыкаете иголку в шерсть, то  насечки в нижней части иглы, зацепляют волокна шерсти и проталкивают  их в нижние слои. В результате чего, происходит спутывание шерстяных волокон.



Строение иглы для валяния



Теперь, давайте по подробнее рассмотрим строение иглы.



Иглы для сухого валяния



Есть  много модификации  игл для валяния : укороченные, удлиненные,с измененной формой рабочей поверхности. Наконечник (кончик, носик) иглы для валяния также может быть разным . Они бывают  заостренными, стандартными, закругленными, грубыми и тонкими.



Длина  иглы для валяния



Иглы бывают от 6 до 13 см в длину .



Иглы для сухого валяния



Длина рабочей поверхности 



Также, есть различия и в длине рабочей поверхности



Иглы для сухого валяния



Толщина иглы для валяния



Толщина иглы бывает  - от 0,5 мм до 1 мм. От толщины иглы зависит ее номер (размер). Самым толстым иглам присваивают меньшие номера, например, №19 является самой толстой иглой.  Игла №42 считается самой тонкой иглой.



Толстые иглы  нужны для валяния грубой шерсти, а также их  используют в самом  начале  валяния. В процессе валяния толстые иглы, меняют на более тонкие иглы , которые не оставляют "дырочек" и легче входят в шерсть.



Средней толщины иглами, можно свалять  изделие сначала и до конца.



Тонкими  иглами выполняют финишную отделку деталей.



Виды сечений игл для валяния



Иглы для валяния, различают еще по  форме  сечения рабочей части. Можно сказать что это основной признак различия.



Иглы для сухого валяния



Рабочая часть иглы для валяния бывает: бриллиант-формой, треугольной, конусной, цилиндрической, тристар-формой и в форме звездочки.



Иглы для сухого валяния



Самыми  распространенными  иглами  для валяния, являются  - треугольные и звездчатые.



Виды засечек на игле для валяния 



Иглы для сухого валяния



Интервал между засечками на иглах для валяния



Иглы для сухого валяния



Теперь, по подробнее о каждом виде  игл и узнаем  для чего они нужны.



Треугольные иглы (Triangular)



Треугольные иглы  имеют трехгранное сечение  и используются как стартовые иглы, для на начальных этапов валяния. Простые по форме, они обеспечивают легкое проникновение иглы в изделие, и  ускоряют процесс сваливания. Эти иглы бывают разные по толщине.



Толстые иглы  - применяют на начальном этапе, ими  сваливают грубые волокна.



Средней толщины иглами, можно свалять  изделие сначала и до конца.



Тонкими  иглами выполняют  финишную отделку деталей.



Треугольные иглы  бывают - 9 размеров. Приведены размеры игл для валяния иностранного производства, наши российские иглы имеют  другую маркировку.



Тип Треугольная (трехгранное сечение):



- размер 19 (совсем грубая и толстая) Используется для тяжелой работы с грубой шерстью и растительными волокнами.



- размер 25 (очень грубая)



- размер: 32 (грубая)



- размер: 34 (толстая)



- размер: 36 (толстоватая)  Используется для основной работы с грубой шерстью.



- размер: 38 (средняя) Универсальная игла.



- размер: 40 (тонкая) Подходит для тонких шерстяных волокон, мелких деталей.



- размер: 42 (супертонкая) Для финишной увалки изделия.



- размер: 43 (ультратонкая)



Иглы Звездчатые (Star)



Иглы  звездчатые или их еще называют "звёздочки"имеют четырехгранное сечение. Это позволяет более эффективно (чем треугольные) сваливать волокна шерсти, это связанно с  расположением и количеством зазубринок. Эти иглы применяют на финальных стадиях  работ, в объемных игрушках. Ими  полируют поверхность, они отлично приглаживают поверхность и не оставляют мелких дырочек. Так же ими удобно приваливать плоские детали.



Тип Звездчатая (четырехгранное сечение «звездочка,звезда »):



- размер: 38 (средняя)- универсальная игла, подходит для работы  на всех этапах валяния. Для  валяния плоских деталек ( плавничков, ушек, хвостиков и тд.) для  создания рельефов.

















 

 

 

 






Корончатые иглы (Crown)



Отличительной чертой этой  иглы является то, что зазубринки(насечки) расположены у неё лишь на конце острия. Корончатая  игла была разработана  кукольниками. Применяются для вваливания "шевелюры"  волос, ресничек у кукол, лохматых игрушек.  Строение корончатой иглы, позволяет  работать ею только по поверхности изделия и не  дает декору пробиваться на обратную сторону изделия. Игла "корона"  не утапливает шерсть, а только фиксирует , это очень удобно для приваливания узоров и декорирования.



Тип Корончатая



- размер 36   Подходит для вваливания волос в голову игрушек, приваливания пятнышек и полосочек.



- размер: 38 (средняя) более тонкие чем 36 №, но чаще ломается



- размер: 40 (тонкая)



- размер: 42 (супертонкая)



Обратная игла (Inverted barb)



Обратная игла получила свое название из за того, что насечки на у нее, расположены в обратном направлении. При помощи этой иглы, ворсинки шерсти вытаскиваются из валяного изделия наружу. Это  позволяет добиться интересных эффектов, например, меха у игрушек.  Иглу использует для окончательной отделки  изделия. Также, обратная игла  помогает доваливать изделие с другой стороны, проткнув его насквозь (для мест с неудобным доступом, полостей и т. д.).Этой  иглой можно  "начесывать"" шерсть, то есть перемешивать поверхностные  волокна, с глубоколежащими внутри волокнами. Хорошо это видно если  внутренние и внешние волокна имеют  разный цвет.



Тип Обратная треугольная



- размер 32



- размер 40



Игла вилочка (Fork)



Игла-вилочка, скажем несколько слов и о этой иголочке.  Эту иглу  чаще использует кукольники, чем валяльщики. Преимущество этой  иглы в том, что с ее помощью, можно  легко захватывать  и укладывть мельчайшие детальки  на  нужное место.



Крученая игла



Иглы для сухого валяния



Эти иглы -  являются последней новинкой среди игл для валяния. Эта игла, отличается от стандартных игл для валяния. Отличие в том что, рабочая область  этой иглы закручена по спирали. Благодаря своему спиральному строению,  игла стала  прочнее стандартных игл.



Крученая игла - очень ускоряет процесс  сваливания шерсти, за счет того что, зубья на крученом стержне  иглы расположены по всему диаметру. А не один над другим, как  в стандартных  иглах. В стандартной игле, нижняя зазубринка захватывает ворсинку и уводит  ее в глубь изделия, то следующая  за ней зазубринка может остаться без работы.  Вероятность захвата волокон шерсти, зазубринами  в крученой игле, вырастает  в несколько раз. Так как,  зазубринки не отбирают  у друг  друга работу, а валяют их  каждая по своей вертикали. Таким образом, каждая зазубринка максимально задействована  в процессе валяния. В дополнение ко всем плюсам,  дырочки от этой   иглы становятся менее заметными, за счет своей крученой оси.



Для тех кто, валяет связкой нескольких  игл (2-3 соединенными иглами): нужно учесть, что сопротивление связки этих  крученых игл будет заметно сильнее, чем у связки стандартных игл. Понадобится больше сил  для пробивания шерсти, тут нужны сильные пальчики.



Тип Кручёная "звёздчатая"

- размер 36



На каждой грани иглы по четыре  зазубрины -  всего 16 (!!!), у обычной «звездочки» зазубрин всего 8. Идеальна для валяния игрушек . Эти иглы являются самыми скоростными.



 Тип Треугольная Крученая



- размер 40



Ускоряют процесс валяния и оставляют очень мелкие дырочки. Их используются как финишные.



Иглодержатели



Иглодержатели помогают ускорить валяние. Иглы  будет удобно держать, разные иглодержатели рассчитаны для  разного количества иголок (минимум 1). Иглы можно заменять, комбинировать и использовать необходимое количество. В продаже имеются пластиковые и деревянные иглодержатели. С защитой пробивной части и без.



 



Иглодержатели для сухого валянияИглодержатели для сухого валянияИглодержатели для сухого валяния



Иглодержатель можно смастерить самим, из обычной  пробки от вина , примотав к ней по периметру иглы изолентой. А можно, туго связать  2-3  иголки  вместе, резинкой для денег. Иглы расположенные близко друг к другу, быстрее заваливают  шерсть, реже гнутся и ломаются. Главный принцип иглодержателя, это параллельность и устойчивость игл.


Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Максимыч-

Классификация врачей/

Среда, 16 Марта 2016 г. 11:43 (ссылка)




Классификация врачей.



 Терапевт.
Это не врач, это менеджер. Он понятия не имеет, как вас лечить, но может сказать, кто это знает. Если знает, кто это знает. Но не факт, что тот, кого он знает, знает, как вас лечить. В общем, несмотря на то, что медицина шагнула далеко вперед, надежда остается по прежнему только на бога, которого, как известно, отменили еще в 1917 году.

Makсимыч


Метки:   Комментарии (2)КомментироватьВ цитатник или сообщество
maxkor

Я бы в медики пошел, пусть меня научат! (фото) - Неаполь по-славянски

Четверг, 10 Марта 2016 г. 17:08 (ссылка)
napoli1.com/news/ja_by_v_me...03-10-7131


Я бы в медики пошел, пусть меня научат!



 



Лучшие медицинские ВУЗы Италии по мнению исследовательского центра Censis

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество

Следующие 30  »

<классификация - Самое интересное в блогах

Страницы: [1] 2 3 ..
.. 10

LiveInternet.Ru Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат
О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda