Елка шар: Шар «Ёлка с шарами» 9,5 см микс (1532443) — Купить по цене от 358.00 руб.

Содержание

Шар (пластик) на елку

Общие положения

Некоторые объекты, размещенные на сайте, являются интеллектуальной собственностью компании StoreLand. Использование таких объектов установлено действующим законодательством РФ.

На сайте StoreLand имеются ссылки, позволяющие перейти на другие сайты. Компания StoreLand не несет ответственности за сведения, публикуемые на этих сайтах и предоставляет ссылки на них только в целях обеспечения удобства для посетителей своего сайта.

Личные сведения и безопасность

Компания StoreLand гарантирует, что никакая полученная от Вас информация никогда и ни при каких условиях не будет предоставлена третьим лицам, за исключением случаев, предусмотренных действующим законодательством Российской Федерации.

В определенных обстоятельствах компания StoreLand может попросить Вас зарегистрироваться и предоставить личные сведения. Предоставленная информация используется исключительно в служебных целях, а также для предоставления доступа к специальной информации.

Личные сведения можно изменить, обновить или удалить в любое время в разделе "Аккаунт" > "Профиль".

Чтобы обеспечить Вас информацией определенного рода, компания StoreLand с Вашего явного согласия может присылать на указанный при регистрации адрес электронный почты информационные сообщения. В любой момент Вы можете изменить тематику такой рассылки или отказаться от нее.

Как и многие другие сайты, StoreLand использует технологию cookie, которая может быть использована для продвижения нашего продукта и измерения эффективности рекламы. Кроме того, с помощь этой технологии StoreLand настраивается на работу лично с Вами. В частности без этой технологии невозможна работа с авторизацией в панели управления.

Сведения на данном сайте имеют чисто информативный характер, в них могут быть внесены любые изменения без какого-либо предварительного уведомления.

Чтобы отказаться от дальнейших коммуникаций с нашей компанией, изменить или удалить свою личную информацию, напишите нам через форму обратной связи

В Башкирии исполнили первые мечты участников акции «Елка желаний»

Фото: пресс-служба регионального отделения "Единой России"

В Башкирии исполнили первые мечты участников акции «Елка желаний» Фото: пресс-служба регионального отделения "Единой России"

Первые две мечты участников акции «Елка желаний» из Башкирии исполнил руководитель регионального отделения «Единой России» Рустем Ахмадинуров. Он выступил в роли волшебника для ребят из Уфы и Альшеевского района. Уралу Сафарову из Альшеевского района 9 лет. В настоящее время по состоянию здоровья он проходит восстановительные процедуры в Реабилитационном центре в Уфе. Его заветным желанием стал самокат с большими колесами. Именно об этом Урал написал в письме Деду Морозу в рамках акции «Елка желаний».

«Урал старательный мальчик, хорошо учится. Надеюсь, что самокат ускорит процесс его реабилитации. Здорово, что благодаря такой доброй акции его желание исполнилось», — сказал Рустем Ахмадинуров.
Также в этот день руководитель исполкома партии посетил второго ребенка. Александр Шеломенцев попросил на Новый год ролики. Хотя за окном снег и покататься на улице пока не получится, но радости мальчика не было предела.

Третье желание Рустем Ахмадинуров исполнит на следующей неделе. Аделина Файзуллина мечтает встретиться с Элвином Греем. Такая возможность будет организована для нее совместно с ГКЗ «Башкортостан», — рассказали в пресс–службе регионального отделения партии.

Напомним, накануне, 17 декабря Глава Башкортостана Радий Хабиров принял участие во Всероссийской акции «Елка желаний». Руководитель региона снял с ёлки, установленной в Государственном концертном зале «Башкортостан», три ёлочных шара с пожеланиями участников акции. Так, 9-летний Михаил Манулин мечтает об электронном микроскопе, а 15-летний Роман Щекатуров – о взрослом трёхколёсном велосипеде. Ещё одно желание – от 65-летней Татьяны Буланкиной, которая мечтает о планшете с большим экраном.

«Эти три желания я обязательно исполню. Мы в Правительстве республики приняли решение, что каждый из нас придёт сюда, снимет с ёлки шар и исполнит написанное на нём желание. А это желания маленьких детей и пожилых людей с особенностями здоровья, которые в предновогодние дни ждут чуда. И наша задача – чтобы это чудо состоялось», — отметил Глава региона.
Акция продлится до конца февраля. Исполнителями желаний станут известные артисты, общественные и политические деятели. Цель Всероссийской акции «Ёлка желаний» – воплотить в жизнь новогодние мечты детей-сирот, детей из малообеспеченных семей и пожилых людей с состоянием здоровья, угрожающим жизни. Старт акции в этом году 5 декабря дал Президент России Владимир Путин. Заявки принимались с 16 ноября по 15 декабря. От Башкортостана на сайт акции поступило более 500 заявок с пожеланиями. Их исполнят до 28 февраля.

как преобразится Тверская улица к Новому году / Новости города / Сайт Москвы

На Тверской улице начался монтаж новогодних инсталляций. Здесь появятся космическая елка, герои «Ну, погоди!», напечатанные на 3D-принтере, и пятиметровый диско-шар. Всего установят 90 арт-объектов. Улица будет одной из основных площадок для народных гуляний. На три дня, с 31 декабря по 2 января, она превратится в пешеходное пространство. Москвичи и туристы смогут отметить здесь праздник и стать гостями фестиваля «Путешествие в Рождество».

В этом году главная тема гуляний на Тверской — «Новый год моего детства». Оформление и культурную программу посвятят истории и традициям праздника в разные десятилетия — с 1950-х годов до наших дней. Четыре площадки развернутся от Козицкого переулка до Манежной площади, а также на улицах Моховой, Охотный Ряд и в Театральном проезде. Каждую тематическую зону, символизирующую определенную эпоху, украсят семиметровые живые ели с уникальным дизайном.

Путешествие во времени

В районе домов 15 и 17 (между Козицким и Вознесенским переулками) расположится площадка «Новый год в стиле 1950–1960-х». Елку здесь украсят в космической тематике. Дерево оформят фигурками космонавтов, спутников, ракет и другими игрушками, созданными в память о первом полете человека к звездам.

Площадка между домами 9 и 13 (от Вознесенского до Газетного переулка) перенесет в 1970–1980-е годы. Здесь елка напомнит об Олимпиаде-1980: главным элементом декора станет олимпийский мишка.

На участке Тверской улицы у домов 1–7 (от Газетного переулка до Манежной площади) воцарятся

1990-е и 2000-е. Здесь появится мультипликационная ель, украшенная фигурками любимых персонажей детства.

Встретить Новый год в современных ритмах можно будет на одноименной площадке на улицах Моховой, Охотный Ряд и в Театральном проезде. Дополнит тематическую зону театральная елка с видом на Большой театр.

Кроме того, на всех четырех площадках на Тверской возведут сцены с яркой иллюминацией для музыкальных и театральных представлений. В лаундж-зонах появятся файеркапы — большие прозрачные сферы, внутри которых будет гореть очаг, работающий на биотопливе. На площадках гости также смогут понаблюдать за завораживающим танцем огня. Управляемый фейерверк будет запускаться каждый час, завершаясь фонтаном из конфетти.

С 1950-х и до наших дней: на Тверской улице угостят новогодними деликатесами разных эпох

Игры и фотосессии 

Праздничные арт-объекты будут установлены и в других частях Тверской. Так, у дома 16 появится необычная композиция с елкой-кристаллом и светящимися стульями вокруг нее. Это не просто нарядная декорация, но и площадка для игры, знакомой многим с детства. Участники водят хоровод у дерева под музыку, а в паузах должны успеть занять светящийся стул. Тот, кому достается сиденье без подсветки, выходит из игры.

Вдоль Тверской улицы засияют 16 объемных елок-витрин. В них можно увидеть новогодние сценки: здесь будут заснеженные деревья и домики со светящимися окнами, волшебные животные и персонажи русских сказок. Одна из инсталляций посвящена знаменитому Центральному детскому магазину на Лубянке, другая — освоению космоса.

Еще одна ель предстанет в виде тантамарески — объемного стенда для фотосессий с отверстиями для лиц. Ее установят у дома 11 на Тверской улице. Гости праздника смогут сфотографироваться для новогодней открытки. Можно стать частью фотосюжета о том, как Дед Мороз с детьми несет елку на праздник, или перенестись на горнолыжный курорт.

Кроме того, москвичей и туристов на Тверской встретит веселая компания северных животных: 13 композиций с белыми медведями и 27 скульптур пингвинов. Обитатели обоих полюсов изображены за любимыми праздничными занятиями: они поют, танцуют, катаются на лыжах, санках и сноубордах. Они знакомы многим с прошлогоднего фестиваля. Но к этой зиме сменили окрас с розового на синий с орнаментом.

К Новому году на Тверской улице также поселятся трехмерные фигуры героев мультфильмов высотой от 1,6 до 2,2 метра. Заяц и волк из «Ну, погоди!», родители Дяди Федора из «Зимы в Простоквашино», персонажи мультфильма «Двенадцать месяцев» и другие скульптуры были отпечатаны на 3D-принтере по уникальной технологии. Они составят всем желающим прекрасную компанию для фото.

Оригинальный арт-объект для поклонников танцевальной музыки появится на пересечении Тверской и Моховой улиц. Переливающийся диско-шар диаметром пять метров подвешен на подъемном кране.

Новый год на Тверской 

31 декабря праздничные мероприятия на Тверской продлятся с 17:00 до 03:00 следующего дня. 1 января праздничные гулянья будут проходить с 11:00 до 23:00. А 2 января — с 11:00 до 20:00.

Подробности о праздничной программе на Тверской улице и о других событиях фестиваля ищите на официальном сайте. 

Новогодние праздники на Тверской улице проходят в рамках фестиваля «Путешествие в Рождество»

уже во второй раз. Прошлой зимой площадки в центре столицы также работали три дня, на них побывали 2,7 миллиона москвичей и туристов. Фестиваль стартовал в столице 14 декабря и продлится до 13 января. На 78 площадках по всей Москве посетителей ждут лучшие развлечения для всей семьи. В программе зрелищные ледовые балеты, спектакли российских и европейских театров, концерты популярных исполнителей, спортивные игры, мастер-классы, экскурсии. На прилавках фестивальных торговых шале гости найдут авторские елочные игрушки и необычные новогодние подарки для родных и близких, а рестораторы удивят москвичей и туристов необычными рождественскими блюдами.

Полиция проверит видео о краже игрушек с новогодней елки под Воронежем

https://ria.ru/20191211/1562249208.html

Полиция проверит видео о краже игрушек с новогодней елки под Воронежем

Полиция проверит видео о краже игрушек с новогодней елки под Воронежем - РИА Новости, 11.12.2019

Полиция проверит видео о краже игрушек с новогодней елки под Воронежем

Воронежские полицейские начали проверку по видео, на котором несколько граждан снимают и складывают в мешки игрушки с установленной на площади елки, сообщила в... РИА Новости, 11.12.2019

2019-12-11T11:57

2019-12-11T11:57

2019-12-11T13:36

происшествия

семилуки

воронежская область

/html/head/meta[@name='og:title']/@content

/html/head/meta[@name='og:description']/@content

https://cdn22.img.ria.ru/images/156142/43/1561424318_0:78:1500:922_1920x0_80_0_0_b62c70c214e52addb104db2abc9f19e1.jpg

ВОРОНЕЖ, 11 дек - РИА Новости. Воронежские полицейские начали проверку по видео, на котором несколько граждан снимают и складывают в мешки игрушки с установленной на площади елки, сообщила в среду РИА Новости начальник пресс-службы ГУМВД по региону Наталья Куликова.Видео, на котором мужчина и три женщины активно снимают шары со стоящей на площади елки и складывают их себе в полиэтиленовые мешки, появилось днем во вторник в Telegram-каналах и сразу вызвало резонанс. Автор видео с сожалением комментирует, что игрушки не успели повесить, как их уже воруют. По данным каналов, действие происходило в городе Семилуки Воронежской области."Заявлений по данному факту не поступало, но полиция проводит проверку", - сообщила Куликова, отметив, что полицейские уже ознакомились с видео.

https://ria.ru/20181207/1547602115.html

семилуки

воронежская область

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2019

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdn22.img.ria.ru/images/156142/43/1561424318_84:0:1416:999_1920x0_80_0_0_599f24459ac6bbfc9f3669e08d8e6826.jpg

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

происшествия, семилуки, воронежская область

Дизайнерская ёлка из разных шаров

Дизайнерская ёлка из меловых воздушных шаров - это прекрасное украшение, которое воплощает в себе дух праздника. Современная тенденция такова, что многие предпочитают не срубленную хвойную красавицу и даже не просто искусственное дерево, а что-то максимально необычное, что сделает оформление одновременно очень праздничным и оригинальным.

Интерьерное украшение - ёлка из шаров для новогодней фотосессии

Такое необычное "дерево" непременно пригодится фотостудиям накануне новогодних и рождественских праздников, когда люди хотят оставить себе на память о празднике профессиональные снимки. Фотосессии на фоне горящего камина и искусственного дерева, украшенного шариками, - это все уже было. А вот сфотографироваться на фоне дерева из шариков - это что-то новенькое! В студию, которая предлагает нечто подобное, точно будут записываться минимуму за неделю!

Ёлка из шаров для новогодней фотосессии - это интересное и необыкновенное решение, особенно если учесть ее цветовую гамму. Пастельные оттенки голубого и розового с сочетании с серебряным смотрятся одновременно празднично и небанально.

Такое украшение одинаково хорошо подойдет для нежной семейной фотосессии, веселой дружеской и особенно - для съемок с участием ребенка.

Сегодня непросто выделиться на фоне конкурентов, а в предновогоднем ажиотаже, когда все стараются предложить своим клиентам самое лучшее, - тем более. Чтобы не слишком обременять свой бюджет и одновременно точно иметь конкурентное преимущество, фотостудии и обращают внимание на такое предложение, как необычное "дерево".

Оригинальная ёлка для интерьерной съёмки от "Планеты шаров"

Несмотря на то, что предновогодняя пора - самое горячее время и в "Планете шаров", мы всегда с радостью готовы помочь вам оформить интерьер как можно лучше. Оригинальная ёлка для интерьерной съёмки - это не только способ привлечь клиентов, это праздник для всех - и мы понимаем это лучше кого бы то ни было. Наши услуги - это:

  • удобное для клиента время доставки;
  • помощь в установке и выборе места для украшения;
  • пунктуальность сотрудников;
  • доставка праздника до места его дислокации.

Такое интерьерное украшение, как ёлочка из шаров, - это не бабочка-однодневка, оно простоит долго и будет служить прекрасным фоном для праздничных фотографий, которые помогут сохранить приятные воспоминания о самых любимых днях в году.

Елка из воздушных шаров

Домохозяйка

Новогодняя елка из шаров. Мастер-класс + видео

Очень оригинальная и красивая новогодняя елочка получается, и все так просто и понятно.

Как сделать ёлку из воздушных шаров

Так же для вас видео мастер-класс, как сделать топиарий из новогодних шаров

Как сделать елку из шаров

Трудно представить новогодние и рождественские праздники без привычной нарядной елки. Она не обязательно должна быть живой. Попробуйте создать праздничную елку из воздушных шаров, которые используются для декора праздничных залов.

— белая бумага

— металлическая стойка для елки высотой около 1,6 м.

Спонсор размещения PG Статьи по теме Как сделать елку из шаров Как сделать новогоднюю игрушку из бумаги Как сделать новогодние украшения из бумаги Как делать елочные игрушки из бумаги

Продолжайте надувать зеленые шары. Следующий ярус сделайте из 5-и зеленых шаров диаметром 9 дюймов и 1-го светло-зеленого шара диаметром 8 дюймов. Для следующего кластера надуйте 4 зеленых шара до диаметра 8 дюймов и 2 светло-зеленых шара до диаметра 8 дюймов. Закрепите кластер вокруг стойки.

Сделайте еще один кластер из 3-х зеленых шаров диаметром 7 дюймов и 3-х светло-зеленых шаров диаметром 9 дюймов. В последующем кластере надуйте столько же шаров, но они должны быть чуть меньшего диаметра.

Таким образом, каждый последующий ряд кластеров должен уменьшаться в размере, по направлению к вершине елки. Последний кластер должен включать 6 воздушных шаров зеленого цвета диаметром 4 дюйма.

Наделите елку радостной улыбкой. Для этого надуйте розовый и оранжевый шары для моделирования и сделайте из них глаза и улыбающийся рот.

Закрепите их на елке с помощью двустороннего скотча. На макушку елки приклейте отдельно надутую звезду из фольгированной бумаги.

Как сделать новогоднюю елку из воздушных шаров?

Как сделать новогоднюю елку из воздушных шаров?

Да, ситуация не из легких скажу я вам. Это на первый взгляд все просто и ничего сложного. И тем не менее прийдется повозиться. Если есть дети школьного возраста, подключайте детей к моделированию новогодней елки.

Для того чтобы сделать новогоднюю елку из воздушных шаров можно посмотреть видео мастер-класс, для которого потребуются обычные зеленые шары, надутые разного размера, золотистая звезда для украшения, а так же золотистые шарики-колбаски (ШДМ), из которых сделаны бантики. А вот и сам подробный урок:

Такие елки станут отличной альтернативой для живой елочки, их можно поставит в офисе на работе, на улице (правда она может быстро сдуться), а так же и в квартире.

Комментариев пока нет!

Предлагаем рассмотреть еще один проект, потрясающей новогодней елки. Такая елка довольно популярна в последнее время, а сделать ее своими руками совсем не сложно. Мы подробно расскажем как сделать новогоднюю елку из шаров, приложим схему и объясним как ее использовать, как сделать все своими руками. Читайте и у вас обязательно все получится.

    Для того что бы сделать елку из шаров нам потребуется:
  1. платформа на которую будут подвешиваться шары, мы использовали подставку для пароварки
  2. металлическая цепочка
  3. небольшой карабин
  4. 200 любых крючков или можно использовать канцелярские скобы
  5. 100 новогодних шаров
  6. максимально тонкая леска или нить какую только найдете
  7. 200 ювелирных изделий обжимные бусины или трубок

В качестве платформы на которую будут подвешивать шары нашей елки мы выбрали решетку от пароварки. Она идеально подходит для этого.

У подставки от пароварки убрали ноги.

Как сделать елку из новогодних шаров?

В местах где крепились ножки решетки освободилось 4 ушка, за которые мы подвесили решетку.

Далее отрезали, одинаковой длины, 4 цепочки и прикрепили с помощью крючков к ушкам на решетке.

Все цепочки соединили и закрепили на небольшом карабине. С помощью этого карабина, решетку подвесили за крюк вкрученный в потолок. Собственно наша платформа для новогодней елки готова.

Для подвешивания шаров из которых будет формироваться елка мы отрезали леску разной длины (конкретно о длине отрезков лески, будет написано ниже). На всех отрезках лески, с каждой стороны, сделали  петлю. Для формирования петель и их надежного крепления мы использовали обжимные ювелирные трубки, но вы можете сделать петли и с помощью обычных узлов. Для подвешивания шаров к решетке с помощью лески с каждой стороны закрепили брючек, за один будем зацеплять шар, с помощью другого будем подвешивать к решетке. С одной стороны это облегчит формирование елки, шар легко перевешивать с места на место, с другой стороны это несколько ухудшит визуальный эффект.

Далее самое интересное и сложное. Необходимо сформировать красивый конус елки из шаров. Мы долго думали как сделать красивый конус елки и предлагаем вам схему подвешивания шаров для формирования елки.

Первым делом, что бы сделать елку из шаров, необходимо определить, в каких местах на решетке подвешивать шары. Для этого нарисовали кольца, так как мы использовали шары диаметром 5 см то расстояние между линиями колец должны быть 2-2,5 см. В центре будет подвешен 1 шар далее по нарастающей: 1, 7, 11, 15, 19, 23, 27. При этом на каждом круге шары будут подвешены на леску разной длины.

Центральный шар будет подвешен на леску длиной: 14 см. Далее по кольцам:
Кольцо 1: один — 18 см, еще один — 22,5 см, два шара — 27 см, три — 31 см.
Кольцо 2: два — 35,5 см, два — 40 см, три — 44 см, четыре — 48,5 см.
Кольцо 3: три — 53 см, три — 57,5 см, четыре — 62 см, пять — 66 см.
Кольцо 4: четыре — 70,5 см, четыре — 75 см, пять — 79 см, шесть — 83,5 см.
Кольцо 5: пять — 88 см, пять — 92,5 см, шесть — 96,5 см, семь — 101 см.
Кольцо 6: шесть — 105,5 см, шесть — 110 см, семь — 114 см, восемь — 119 см.

Осталось подвесить шары согласно представленной схеме и наша новогодняя елка готова.

Если эта схема вам почему то не подойдет, попробуйте перевесить шары или изменить длину лески, что бы добиться идеальной формы елки из шаров.

Елка из шаров своими руками готова.

Попробуйте использовать новогодние шары различных цветов и формы для формирования елки.

Читайте так же:

Новогодняя елка на стену своими руками

Сохранить

Сохранить

Сохранить

  1. Подготовка и выбор материалов
  2. Основы сборки композиции
  3. Сборка
  4. Другие вариации

Яркие воздушные арки часто можно увидеть на открытиях магазинов и торговых центров, на свадьбах илидетских днях рождения. Обычно их заказывают в готовом виде в специальных салонах и студиях, но стоят они недешево. Сэкономить средства можно, занявшись изготовлением воздушной арки самостоятельно. Технология ее сборки достаточно проста, так что процесс не отнимет у вас слишком много времени.

Подготовка и выбор материалов

Прежде всего для изготовления гирлянды нужно приобрести все необходимые материалы. Вам понадобятся:

  1. Воздушные шарики. Сначала вам нужно определиться с цветовой гаммой: будет ваша композиция однотонной, состоять из двух чередующихся цветов или включать в себя множество ярких оттенков. Второй важный пункт — диаметр. Если гирлянду планируется разместить на улице, то лучше использовать шарики диаметром побольше — около 12 дюймов (30 см). Для дома достаточно диаметра в 9 или 5 дюймов (около 22 и 12 см соответственно).
  2. Насос. Для составления композиции потребуется достаточно много шариков, поэтому для их надувания вам наверняка пригодится специальный компактный насос. Найти его можно в магазинах товаров для организации праздников и торжеств.
  3. Леска. Основой композиции, на которой и будет держаться вся гирлянда, станет леска. Она должны быть прозрачной, достаточно толстой, но гибкой.

Помните, что длина лески должна превышать желаемую длину готовой гирлянды на 2-3 метра. Количество шаров будет зависеть от их диаметра. В среднем на 1 метр необходимо 16 двенадцатидюймовых, 28 девятидюймовых или 40 пятидюймовых. Их количество в любом случае должно быть взять с запасом, так как в процессе надувания и сборки некоторые из них могут лопнуть или оказаться бракованными.

Основы сборки композиции

Сборка осуществляетсяна основе базовых элементов. Простейший элемент — двоечка. Для его изготовления:

  1. Надуйте 2 воздушных шарика. Старайтесь не надувать их до предела, а надув, обязательно выпустите немного воздуха. Делать это необходимо, чтобы снять часть напряжения на стенках, иначе они легко могут лопнуть. Завязывать хвостики нитью не надо, просто придерживайте их пальцами.
  2. Проверьте диаметр каждого шара. Обычно для этого используется шаблон, который представляет собой доску с отверстием посередине.

    Как сделать новогоднюю ель из воздушных шаров

    Если шар проходит слишком свободно, его необходимо надуть еще, если не проходит — немного сдуть. В домашних условиях для этих целей вполне подойдет кастрюля необходимого диаметра.

  3. Убедившись, что шарики имеют одинаковый размер, скрестите их хвостики между собой, дважды перекрутите и завяжите узелок.

Следующий элемент, который вам необходимо получить, — это четверка. Возьмите пару двоечек, переложите крест-накрест и просто перекрутите. Базовый элемент готов.

Сборка

Теперь можно делать полную сборку. Если вы планируете сделать ее двухцветной, то для составления четверки нужно взять две пары шаров разного цвета и перекрутить их так, чтобы элементы одного оттенка были друг напротив друга, а цвета по кругу чередовались. Сборка выполняется следующим образом:

  1. Леску хорошо натяните между двумя неподвижными предметами (стул, стол, шкаф). Не забудьте оставить с обеих сторон свободные концы по 1-1,5 метра, чтобы в дальнейшем не возникало сложностей с креплениями.
  2. Возьмите четверку, приложите ее к леске. Два шарика придерживайте, а два других перекрутите вокруг лески так, чтобы все звено оказалось зафиксировано и при этом сохранился прежний порядок цветов.
  3. Возьмите следующую четверку и проделайте то же самое. Следите за правильным расположением и чередованием цветов, они должны находиться в шахматном порядке.

Когда все шарики нанизаны, проверьте, достаточно ли плотно они сдвинуты между собой, все ли цвета расположены на своих местах. Свободные концы зафиксируйте, также к ним можно привязать ленточки или другие декоративные элементы.

Другие вариации

Помимо однотонной или двухцветной композиции, вы также можете чередовать любое другое количество оттенков. Для этого просто делайте каждую четверку своего цвета и нанизывайте их в порядке очередности. Например, для создания гирлянды-радуги сделайте однотонную красную, оранжевую, желтую, зеленую, синюю и фиолетовую четверки и нанизывайте их все по очереди. Закончив фиолетовой, снова наденьте красную и так далее.

Переплетая четверки по разным схемам и комбинируя разные оттенки, возможно получить самые необычные узоры, например, интересно будет смотреться гирлянда из цветов и шаров, которая привлечет еще больше внимания и добавит праздничной атмосферы.

Учитывайте обстоятельства. Яркие и пестрые композиции подойдут для неофициальных торжеств, на официальных праздниках лучше использовать не более двух или трех цветов, а также тщательно придерживаться той цветовой гаммы, в которой оформлено помещение.

В помещении или домашних условиях гирлянда продержится до нескольких недель, а вот на улице – не более нескольких дней. Старайтесь не экономить на расходных материалах, поскольку качественный материал — залог успеха и долговечности вашего творения. Отдавайте предпочтения европейским или южноамериканским производителям. Продукция китайского производства, как правило, содержит много брака и не подходит для составления профессиональных композиций.

🎄 Ёлка из воздушных шаров своими руками: варианты создания и фотопримеры

Если вы любитель оригинального декора, значит вам обязательно понравится ёлка из воздушных шаров, изготовленная своими руками. Процесс создания сравнительно прост. При желании в тонкостях процесса сможет разобраться каждый. Предлагаем вам познакомиться с мастер-классом, чтобы уже сегодня вы могли сформировать не только лесную красавицу, но и другие новогодние аксессуары.

Новогодние фигуры из воздушных шаров – актуальный вариант для дома и детского учреждения

Читайте в статье

Общие рекомендации по созданию фигур из воздушных шаров

Для создания фигур следует использовать эластичные воздушных шары. Оптимальными характеристиками, как правило, обладают матовые изделия. Учитывая, что для создания новогодней ёлки потребуется много шаров, стоит сразу приобрести специальный насос, который поможет их надуть.

Выбор следует сделать в пользу эластичных шаров

Внимание! Чтобы шарик не лопнул, сначала надуйте его наполовину, затем сдуйте и надуйте до нужного, но не максимального объёма.

Надувать воздушные шары следует с особой осторожностью

Если у надутого элемента будет грушевидная форма, то это верный признак того, что шарик перенадут. У каждого элемента следует оставить рабочий хвост, который будет использоваться для соединения элементов между собой.

Шары должны быть одинакового размера и формы

Новогодние ёлки из круглых воздушных шаров разных размеров

Для изготовления новогодней ёлки следует приобрести шарики различной формы. Их конфигурация оказывает непосредственное влияние на внешний вид и дизайн будущего изделия. Предлагаем познакомиться с особенностями создания и последовательностью сборки ёлочки из круглых шариков.

Фигурку из круглых шариков можно дополнить золотистой надувной звездой

Готовим всё необходимое для работы

Приступая к сборке новогодней ёлки, следует подготовить:

  • шарики нужного размера, формы и цвета. Как правило, для фигуры используют элементы диаметром 14, 16 и 18 см и один длинный;
  • ножницы;
  • прочные нитки или леску;
  • насос;
  • двухсторонних скотч.
Всё необходимое для работы стоит подготовить заранее

Пошаговая инструкция по изготовлению

Чтобы оформить красивую композицию, работу выполняем в следующей последовательности:

Новогодняя ёлка из длинных воздушных шаров своими руками

Для изготовления изделия могут использоваться длинные воздушные шары. Благодаря существенному различию между продольными и поперечными размерами удаётся изготовить оригинальные украшения для новогоднего праздника. Формируемые из них фигуры имеют небольшой размер и могут устанавливаться на стол.

Ёлка может быть компактного размера

Что нужно для работы: стандартный перечень

Для изготовления новогодней фигуры потребуется три зелёных шарика, коричневый, и оранжевый. Также потребуется насос, ножницы, прочные нитки и леска.

Готовим всё необходимое, что потребуется для создания декоративных элементов

Пошаговая инструкция по изготовлению

Изготовление ёлочки выполняется слоями. Первый формируется из цепи больших трубок. Для изготовления верхушки используются малые элементы. В результате формируется узор, имитирующий ветки. Для верхних веток выбирают трубки меньшего размера. Из шарика оранжевого цвета изготавливается звезда, которую крепят двусторонним скотчем к ели.

Более подробно процесс изготовления ёлки из воздушных шаров своими руками представлен на следующем видео:

Комбинированная ёлка из длинных и круглых воздушных шариков

Если вы приобрели круглые и длинные шарики, их можно одновременно использовать для изготовления новогодней ёлки. В этом случае надо будет проявить фантазию, чтобы получить красивую и прочную фигурку.

Комбинированные ёлки выглядят оригинально

Что нужно для работы: перечень материалов и инструментов

Чтобы изготовить новогоднюю красавицу, следует подготовить разнотипные шары, а также ножницы, нитки и двухсторонних скотч. Последний будет использоваться для фиксации декоративных элементов. Также потребуется насос, с помощью которого будут надуваться элементы для изготовления новогоднего декора.

Количество используемых элементов зависит от размеров будущего деревца

Пошаговая инструкция по изготовлению

Процесс изготовления комбинированного изделия несколько отличается от процесса создания лесной красавицы из воздушных шаров одного размера. Необходимо продумать общую композицию, а также выбрать элементы для украшения.

Круглые шары используют для изготовления основы, длинные – для украшения

Если вы решили изготовить подобную фигурку, обратите внимание на следующее видео, в нём подробно описан процесс создания:

Другие варианты ёлок из новогодних шаров с фото примеров

Процесс создания новогодних ёлок может существенно отличаться. В зависимости от свободной площади можно изготовить объёмную или плоскую фигуру.

Если вы решили разместить декор на стене, изготовьте плоскую фигуру. Взаимное расположение элементов стоит продумать заранее.

Схема поможет определиться со взаимным положением элементов

Создав ёлку, задумайтесь о месте её размещения. Вокруг лесной красавицы должны располагаться различные декоративные элементы, которые добавят целостности композиции.

Не обязательно изготавливать традиционное дерево. Достаточно оригинально выглядят оригинальные фигуры. Надо лишь продумать взаимное расположение и размеры каждого элемента.

Ёлочка может быть весьма оригинальной

Воздушные фигуры идеально подойдут для оформления фойе общественного здания. Для такого случая не стоит изготавливать небольшие фигурки, а выбрать вариант с большими габаритами.

Традиционно под ёлочку складывают подарки и размещают различные декоративные элементы. Однако если вы создаете декоративное оформление своими руками, стоит обратить внимание на возможность сборки оригинального Деда Мороза. Небольшая фигурка ёлки подчеркнет его значимость.

Дед Мороз тоже может быть воздушным

Кроме основного атрибута новогодних праздников можно изготовить и её главных героев. Наибольшей популярностью пользуются фигурки снеговика, Деда Мороза и снегурочки, однако при желании можно изготовить и любую другую.

Снеговик и Дед Мороз – одни из главных героев новогодней ночи

Поперечные размеры ели могут быть достаточно большими. Такая фигурка по своей значимости будет сопоставима с настоящей.

Поперечные размеры ели выбираются с учётом площади помещения, в которой она будет устанавливаться

Делитесь в комментариях, приходилось ли вам изготавливать ёлки из новогодних шаров. Если да, то фото результата вашей творческой деятельности приветствуется.

ПОНРАВИЛАСЬ СТАТЬЯ? Поддержите нас и поделитесь с друзьями

Объяснение алгоритмов

Tree: алгоритм Ball Tree против KD Tree против грубой силы | by Hucker Marius

Древовидный алгоритм KD

Древовидный алгоритм KD - один из наиболее часто используемых алгоритмов ближайшего соседа. Точки данных разделены на каждом узле на два набора. Как и предыдущий алгоритм, KD Tree также представляет собой алгоритм двоичного дерева, всегда заканчивающийся максимум двумя узлами. Выбранные критерии разделения часто являются медианными. В правой части изображения ниже вы можете увидеть точное положение точек данных, а в левой части - их пространственное положение.

Точки данных и их положение в системе координат.

Алгоритм KD-Tree сначала использует медианное значение первой оси, а затем, во втором слое, медианное значение второй оси. Начнем с оси X.
Отсортированные по возрастанию значения x: 1,2,3,4,4,6,7,8,9,9. Следовательно, медиана равна 6.

Затем точки данных делятся на меньшие и большие, равные 6. Это приводит к (1,2) (2,3) (3,4) (4,5) (4,6 ) на левой стороне и (6,5) (7,9) (8,7) (9,6) (9,1) на кластере другой стороны.Рисование медианы 6 в системе координат показывает нам два визуализированных кластера.

Нанесение медианы x числа 6 в систему координат.

Теперь мы собираемся использовать ось Y. У нас уже есть два кластера, поэтому нам нужно рассмотреть их отдельно. Слева мы получили отсортированные значения y: 2,3,4,5,6. Тогда медиана равна 4. Это приводит к разделительной линии при значении 4, и система координат выглядит так:

Медиана 4 разделяет точки данных на левой стороне X-медианы (= 6).

Значения далее разделяются на 4, и первый кластер содержит (2,3) (1,2). Второй кластер содержит точки (4,6) (3,4) (4,5).
По другую сторону от x-медианы 4 в настоящее время находятся 5 точек (включая точку (5,6)). В отсортированном порядке значения y равны 6,7,8,9,9. Это приводит к среднему значению 8, и первый кластер содержит (9,1) и (6,5). Второй кластер содержит (8,7) (7,9) (9,6).
Полученную окончательную систему координат можно увидеть ниже. Точки данных были разделены на 4 кластера глубиной 2 (X и Y).

Окончательное пространственное разделение.

Но как выглядит дерево? Посмотрим, как разделится получившееся дерево.

Дерево КД.

Сравнение и сводка

Brute Force может быть наиболее точным методом из-за учета всех точек данных. Следовательно, ложному кластеру не присваивается никакая точка данных. Для небольших наборов данных метод Brute Force оправдан, однако для увеличения объема данных KD или Ball Tree являются лучшей альтернативой из-за их скорости и эффективности.

KD-дерево и его варианты можно назвать «проективными деревьями», что означает, что они классифицируют точки на основе их проекции в некое пространство меньшей размерности.(Kumar, Zhang & Nayar, 2008)

Для низкоразмерных данных алгоритм дерева KD может быть лучшим решением. Как видно выше, узлы KD Tree выровнены по осям и не могут принимать другую форму. Таким образом, распределение может быть неправильно отображено, что приведет к снижению производительности.

Для многомерного пространства алгоритм Ball Tree может быть лучшим решением. Его производительность зависит от количества обучающих данных, размерности и структуры данных.Наличие большого количества точек данных, которые являются шумом, также может привести к снижению производительности из-за отсутствия четкой структуры.

Спасибо за чтение, надеюсь, вам понравилось!

1,6. Ближайшие соседи - документация scikit-learn 0.24.2

sklearn.neighbours обеспечивает функциональность для неконтролируемых и методы обучения под присмотром соседей. Неконтролируемые ближайшие соседи является основой многих других методов обучения, особенно многообразное обучение и спектральная кластеризация.Контролируемые соседи обучение бывает двух видов: классификация данных с дискретные метки и регрессия для данных с непрерывными метками.

Принцип метода ближайшего соседа состоит в том, чтобы найти предопределенное число. ближайших к новой точке обучающих выборок, и предсказать этикетку из них. Количество образцов может быть определено пользователем. константа (обучение k-ближайшего соседа) или варьируется в зависимости от от локальной плотности точек (обучение соседей на основе радиуса). В общем случае расстоянием может быть любая метрическая мера: стандартная евклидова расстояние - самый распространенный выбор.Методы на основе соседей известны как необобщающая машина . методы обучения, так как они просто «запоминают» все свои обучающие данные (возможно, преобразованный в структуру быстрой индексации, такую ​​как Ball Tree или KD Tree).

Несмотря на свою простоту, функция «Ближайшие соседи» успешно большое количество задач классификации и регрессии, в том числе рукописные цифры и сцены из спутниковых изображений. Являясь непараметрическим методом, это часто бывает успешным в ситуациях классификации, когда решение граница очень неровная.

Классы в sklearn.neighbors могут обрабатывать либо массивы NumPy, либо scipy.sparse матриц в качестве входных данных. Для плотных матриц большое количество Возможные метрики расстояния поддерживаются. Для разреженных матриц произвольные Для поиска поддерживаются метрики Минковского.

Есть много программ обучения, которые полагаются на ближайших соседей по их основной. Одним из примеров является оценка плотности ядра, обсуждается в разделе оценки плотности.

1.6.1.Неконтролируемые ближайшие соседи

NearestNeighbours реализует неконтролируемое обучение ближайших соседей. Он действует как единый интерфейс для трех разных ближайших соседей. алгоритмы: BallTree , KDTree и a алгоритм грубой силы, основанный на подпрограммах из sklearn.metrics.pairwise . Выбор алгоритма поиска соседей контролируется ключевым словом "алгоритм" , который должен быть одним из ['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'] .Когда значение по умолчанию 'auto' пройден, алгоритм пытается определить лучший подход из данных обучения. Для обсуждения сильных и слабых сторон для каждого варианта см. Алгоритмы ближайшего соседа.

Предупреждение

Об алгоритмах ближайшего соседа, если два соседи \ (k + 1 \) и \ (k \) имеют одинаковые расстояния но разные метки, результат будет зависеть от порядка данные обучения.

1.6.1.1. Поиск ближайших соседей

Для простой задачи поиска ближайших соседей между двумя наборами data, неконтролируемые алгоритмы в пределах sklearn.соседи могут быть используемый:

 >>> from sklearn.neighbours import NearestNeighbours
>>> импортировать numpy как np
>>> X = np.array ([[- 1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2 ]])
>>> nbrs = БлижайшиеСоседи (n_neighbors = 2, algorithm = 'ball_tree'). fit (X)
>>> расстояния, индексы = nbrs.kneighbors (X)
>>> индексы
массив ([[0, 1],
       [1, 0],
       [2, 1],
       [3, 4],
       [4, 3],
       [5, 4]] ...)
>>> расстояния
массив ([[0., 1.],
       [0. , 1.],
       [0. , 1.41421356],
       [0. , 1.],
       [0. , 1.],
       [0. , 1.41421356]])
 

Поскольку набор запросов соответствует обучающему набору, ближайший сосед каждого point - это сама точка на нулевом расстоянии.

Также можно эффективно построить разреженный график, показывающий связи между соседними точками:

 >>> nbrs.kneighbors_graph (X).toarray ()
array ([[1., 1., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1., 1.]])
 

Набор данных структурирован таким образом, что соседние точки в порядке индекса находятся рядом в пространстве параметров, что приводит к приблизительно блочно-диагональной матрице K-ближайшие соседи. Такой разреженный граф полезен во множестве обстоятельства, которые используют пространственные отношения между точками для обучение без учителя: в частности, см. Isomap , LocallyLinearEmbedding и Ашхабад .

1.6.1.2. Классы KDTree и BallTree

В качестве альтернативы можно использовать классы KDTree или BallTree прямо найти ближайших соседей. Это функциональность, заключенная в класс NearestNeighbors , использованный выше. Дерево мячей и дерево KD иметь одинаковый интерфейс; здесь мы покажем пример использования KD Tree:

 >>> from sklearn.neighbours import KDTree
>>> импортировать numpy как np
>>> X = np.array ([[- 1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2 ]])
>>> kdt = KDTree (X, leaf_size = 30, metric = 'euclidean')
>>> кдт.query (X, k = 2, return_distance = False)
массив ([[0, 1],
       [1, 0],
       [2, 1],
       [3, 4],
       [4, 3],
       [5, 4]] ...)
 

См. Документацию по классам KDTree и BallTree для получения дополнительной информации о вариантах, доступных для поиска ближайших соседей, включая спецификацию стратегий запросов, метрики расстояния и т. д. Для списка доступных метрик, см. документацию на DistanceMetric класс.

1.6.2. Классификация ближайших соседей

Классификация на основе соседей - это тип обучения на основе экземпляра или необобщающее обучение : не пытается построить общее внутренняя модель, но просто хранит экземпляры обучающих данных.Классификация рассчитывается простым большинством голосов ближайших соседи каждой точки: точке запроса назначается класс данных, который имеет наибольшее количество представителей среди ближайших соседей точки.

scikit-learn реализует два разных классификатора ближайших соседей: KNeighborsClassifier реализует обучение на основе \ (k \) ближайшие соседи каждой точки запроса, где \ (k \) - целое число указывается пользователем. RadiusNeighborsClassifier реализует обучение на основе количества соседей в пределах фиксированного радиуса \ (r \) каждого обучающая точка, где \ (r \) - значение с плавающей запятой, заданное Пользователь.

\ (k \) - классификация соседей в KNeighborsClassifier это наиболее часто используемый метод. Оптимальный выбор значения \ (k \) сильно зависит от данных: как правило, большее \ (k \) подавляет эффекты шума, но делает границы классификации менее четкими.

В случаях, когда данные не выбираются равномерно, соседи на основе радиуса классификация в RadiusNeighborsClassifier может быть лучшим выбором. Пользователь указывает фиксированный радиус \ (r \), чтобы точки были более разреженными. районы используют меньшее количество ближайших соседей для классификации.Для пространства параметров большой размерности, этот метод становится менее эффективным из-за к так называемому «проклятию размерности».

Базовая классификация ближайших соседей использует одинаковые веса: значение, присвоенное точке запроса, вычисляется простым большинством голосов ближайшие соседи. В некоторых случаях лучше утяжелить соседи, такие, что более близкие соседи вносят больший вклад в посадку. Это может быть выполнено с помощью ключевого слова weights .Значение по умолчанию, weights = 'uniform' , назначает одинаковые веса каждому соседу. weights = 'distance' назначает веса, пропорциональные обратной величине расстояние от точки запроса. В качестве альтернативы, определяемая пользователем функция Distance может быть предоставлено для вычисления весов.

1.6.3. Регрессия ближайших соседей

Регрессия на основе соседей может использоваться в тех случаях, когда метки данных непрерывные, а не дискретные переменные.Метка, присвоенная запросу точка вычисляется на основе среднего значения меток ближайших соседей.

scikit-learn реализует два разных соседних регрессора: KNeighborsRegressor реализует обучение на основе \ (k \) ближайшие соседи каждой точки запроса, где \ (k \) - целое число значение, указанное пользователем. RadiusNeighborsRegressor орудий обучение на основе соседей в пределах фиксированного радиуса \ (r \) точка запроса, где \ (r \) - значение с плавающей запятой, заданное Пользователь.

Базовая регрессия ближайших соседей использует равномерные веса: то есть каждая точка в локальной окрестности вносит однородный вклад в классификация точки запроса. При некоторых обстоятельствах это может быть выгодно для точек веса, так что близлежащие точки вносят больше к регрессу, чем далекие точки. Этого можно добиться с помощью весит ключевое слово. Значение по умолчанию: weights = 'uniform' , присваивает всем точкам одинаковый вес. веса = 'расстояние' присваивает веса, пропорциональные обратному расстоянию от точки запроса.В качестве альтернативы может быть предоставлена ​​определяемая пользователем функция расстояния, который будет использоваться для вычисления весов.

Использование ближайших соседей с несколькими выходами для регрессии продемонстрировано в Доработка лица с многовыходными оценщиками. В этом примере входы X - это пиксели верхней половины граней, а выходы Y - пиксели нижняя половина этих лиц.

1.6.4. Алгоритмы ближайшего соседа

1.6.4.1. Грубая сила

Быстрое вычисление ближайших соседей - активная область исследований в машинное обучение.2] \). Эффективный поиск соседей методом грубой силы может быть очень конкурентоспособны для небольших выборок данных. Однако по мере роста числа выборок \ (N \) грубая сила подход быстро становится невозможным. В классах внутри sklearn.neighbours , поиск соседей перебором указан используя ключевое слово algorithm = 'brute' , и вычисляются с использованием подпрограммы доступны в sklearn.metrics.pairwise .

1.6.4.2. K-D Дерево

Чтобы устранить вычислительную неэффективность подхода грубой силы, были изобретены разнообразные древовидные структуры данных.В общем, эти конструкции пытаются сократить необходимое количество расчетов расстояний путем эффективного кодирования совокупной информации о расстоянии для образца. Основная идея состоит в том, что если точка \ (A \) очень далеко от точки \ (B \), а точка \ (B \) очень близка к точке \ (C \), тогда мы знаем, что точки \ (A \) и \ (C \) очень далеки, , без необходимости явно рассчитывать их расстояние . Таким образом, вычислительные затраты на поиск ближайших соседей могут быть сокращено до \ (O [D N \ log (N)] \) или лучше.Это значительный улучшение по сравнению с полным перебором для больших \ (N \).

Ранний подход к использованию этой совокупной информации был структура данных KD tree (сокращение от K-мерное дерево ), которая обобщает двумерные четырехугольные деревья и трехмерные Oct-деревья к произвольному количеству измерений. KD-дерево - это бинарное дерево структура, рекурсивно разделяющая пространство параметров по данным оси, разделив его на вложенные ортотропные области, в которых точки данных поданы.KD-дерево строится очень быстро, потому что разбиение выполняется только по осям данных, без \ (D \) - размерных расстояний необходимо вычислить. После построения ближайший сосед запроса точка может быть определена только с помощью вычислений расстояния \ (O [\ log (N)] \). Хотя подход дерева KD очень быстр для низкоразмерных (\ (D <20 \)) поиск соседей становится неэффективным, поскольку \ (D \) становится очень большим: это одно из проявлений так называемого «проклятия размерности». В scikit-learn поиск соседей по дереву KD задается с помощью ключевое слово algorithm = 'kd_tree' , и вычисляются с использованием класса KDTree .

1.6.4.3. Шаровое дерево

Чтобы устранить неэффективность KD Trees в более высоких измерениях, ball tree структура данных была разработана. Где деревья KD разделяют данные по Декартовы оси, шаровые деревья разделяют данные в серии вложений гиперсферы. Это делает строительство дерева более дорогостоящим, чем строительство дерева. KD-дерево, но приводит к структуре данных, которая может быть очень эффективной на хорошо структурированные данные даже в очень больших размерах.

Шаровое дерево рекурсивно делит данные на узлы, определяемые центроидом \ (C \) и радиусом \ (r \), так что каждый точка в узле лежит внутри гиперсферы, определяемой \ (r \) и \ (С \).Количество точек-кандидатов для поиска соседей уменьшается за счет использования неравенства треугольника :

\ [| x + y | \ leq | x | + | у | \]

При такой настройке расчет единственного расстояния между контрольной точкой и центроида достаточно, чтобы определить нижнюю и верхнюю границы расстояние до всех точек внутри узла. Из-за сферической геометрии узлов дерева шаров он может превзойти KD-tree в больших размерах, хотя реальная производительность очень высока. в зависимости от структуры обучающих данных.В scikit-learn, основанном на шаровом дереве поиск соседей задается с помощью ключевого слова algorithm = 'ball_tree' , и вычисляются с использованием класса BallTree . В качестве альтернативы пользователь может работать с классом BallTree напрямую.

1.6.4.4. Алгоритм выбора ближайших соседей

Оптимальный алгоритм для данного набора данных - сложный выбор, и зависит от ряда факторов:

  • количество отсчетов \ (N \) (т.е. n_samples ) и размерность \ (D \) (т.е. n_features ).

    • Время перебора запроса увеличивается как \ (O [D N] \)

    • Шаровое дерево время запроса растет примерно как \ (O [D \ log (N)] \)

    • Дерево KD время запроса изменяется с помощью \ (D \) сложным образом чтобы точно охарактеризовать. Для небольших \ (D \) (менее 20 или около того) стоимость приблизительно равна \ (O [D \ log (N)] \), а дерево KD запрос может быть очень эффективным. Для большего \ (D \) стоимость увеличивается почти до \ (O [DN] \), и накладные расходы из-за дерева структура может привести к запросам, которые будут медленнее, чем грубая сила.

    Для небольших наборов данных (\ (N \) менее 30 или около того) \ (\ log (N) \) является сравнимо с \ (N \), а алгоритмы грубой силы могут быть более эффективными чем древовидный подход. И KDTree , и BallTree решить эту проблему, предоставив параметр размера листа : это контролирует количество выборок, при которых запрос переключается на брутфорс. Это позволяет как алгоритмы для приближения к эффективности вычислений методом перебора для небольших \ (N \).

  • структура данных: внутренняя размерность данных и / или разреженность данных.Внутренняя размерность относится к измерению \ (d \ le D \) многообразия, на котором лежат данные, которое может быть линейно или нелинейно встроены в пространство параметров. Редкость относится к степень, в которой данные заполняют пространство параметров (это должно быть отличается от концепции, используемой в «разреженных» матрицах. Данные матрица может не иметь нулевых записей, но структура все еще может быть «Разреженный» в этом смысле).

    • Время перебора запроса не зависит от структуры данных.

    • Ball tree и KD tree времени запроса можно сильно повлиять по структуре данных. В общем, более разреженные данные с меньшим внутренним размерность приводит к сокращению времени запроса. Потому что дерево KD внутреннее представление выровнено с осями параметров, оно не будет обычно показывают столько же улучшений, сколько и шаровое дерево для произвольно структурированные данные.

    Наборы данных, используемые в машинном обучении, как правило, очень структурированы и очень хорошо подходит для запросов на основе дерева.

  • количество соседей \ (k \), запрошенных для точки запроса.

    • Брутфорс Время запроса в значительной степени не зависит от значения \ (k \)

    • Ball tree и KD tree время запроса будет медленнее как \ (k \) увеличивается. Это связано с двумя эффектами: во-первых, большее \ (k \) ведет к необходимости поиска большей части пространства параметров. Во-вторых, использование \ (k> 1 \) требует внутренней организации очереди результатов как дерево пересекается.

    Когда \ (k \) становится больше по сравнению с \ (N \), возможность обрезки количество ветвей в древовидном запросе сокращается. В этой ситуации Грубая сила запросы могут быть более эффективными.

  • количество точек запроса. И дерево мячей, и дерево KD требуется этап строительства. Стоимость этой конструкции становится незначительно при амортизации по многим запросам. Если бы только небольшое количество запросы будут выполняться, однако конструкция может составлять значительная часть от общей стоимости.Если очень мало точек запроса потребуется, грубая сила лучше, чем древовидный метод.

В настоящее время алгоритм = 'auto' выбирает 'brute' , если любое из следующих Условия проверены:

В противном случае он выбирает первый из 'kd_tree' и 'ball_tree' , который имеет effective_metric_ в своем списке VALID_METRICS . Эта эвристика на основе следующих предположений:

  • количество точек запроса, по крайней мере, в том же порядке, что и количество тренировочные очки

  • leaf_size близко к значению по умолчанию 30

  • когда \ (D> 15 \), внутренняя размерность данных обычно слишком высокий для древовидных методов

1.6.4.5. Эффект

размер листа

Как отмечалось выше, для небольших размеров выборки поиск методом перебора может быть больше эффективнее, чем древовидный запрос. Этот факт учитывается в шаре дерево и дерево KD путем внутреннего переключения на поиск грубой силы внутри листовые узлы. Уровень этого переключателя можно указать с помощью параметра размер листа . Выбор этого параметра имеет множество эффектов:

время строительства

Чем больше размер листа , тем быстрее время строительства дерева, потому что нужно создать меньше узлов

время запроса

Большое или маленькое значение leaf_size может привести к неоптимальной стоимости запроса.Для размера листа , приближающегося к 1, накладные расходы, связанные с перемещением узлы могут значительно замедлить время запроса. Для лист_размер приближается размер обучающей выборки, запросы становятся по сути грубой силой. Хороший компромисс между ними - leaf_size = 30 , значение по умолчанию. параметра.

память

По мере увеличения размера листа память, необходимая для хранения древовидной структуры уменьшается. Это особенно важно в случае шарового дерева, которое хранит \ (D \) -мерный центроид для каждого узла.Требуемый место для хранения BallTree составляет примерно 1 / размер листа раз размер обучающей выборки.

leaf_size не используется для запросов грубой силы.

1.6.5. Ближайший классификатор центроидов

Классификатор NearestCentroid - это простой алгоритм, который представляет каждый класс центроидом его членов. Фактически, это делает его аналогично фазе обновления метки алгоритма KMeans .У него также нет параметров для выбора, что делает его хорошим базовым классификатором. Это однако страдает от невыпуклых классов, а также когда классы имеют совершенно разные дисперсии, так как одинаковая дисперсия во всех измерениях предполагается. См. Линейный дискриминантный анализ ( LinearDiscriminantAnalysis ) и квадратичный дискриминантный анализ ( QuadraticDiscriminantAnalysis ) для более сложных методов, которые не делают этого предположения. Использование по умолчанию БлижайшийCentroid просто:

 >>> из sklearn.соседи импортируют NearestCentroid
>>> импортировать numpy как np
>>> X = np.array ([[- 1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2 ]])
>>> y = np.array ([1, 1, 1, 2, 2, 2])
>>> clf = NearestCentroid ()
>>> clf.fit (X, y)
БлижайшийCentroid ()
>>> print (clf.predict ([[- 0.8, -1]]))
[1]
 

1.6.5.1. Ближайший усохший центроид

Классификатор NearestCentroid имеет параметр shrink_threshold , который реализует ближайший классификатор сжатого центроида.По сути, значение каждой особенности для каждого центроида делится на внутриклассовую дисперсию эта особенность. Затем значения характеристик уменьшаются на shrink_threshold . Самый в частности, если конкретное значение функции пересекает ноль, оно устанавливается до нуля. Фактически, это исключает влияние функции на классификацию. Это полезно, например, для удаления шумных элементов.

В приведенном ниже примере использование небольшого порога усадки увеличивает точность модель от 0,81 до 0.82.

1.6.6. Трансформатор ближайших соседей

Многие оценщики scikit-learn полагаются на ближайших соседей: несколько классификаторов и регрессоры, такие как KNeighborsClassifier и KNeighborsRegressor , но также некоторые методы кластеризации, такие как DBSCAN и SpectralClustering и некоторые вложения многообразий, такие как как TSNE и Isomap .

Все эти оценщики могут внутренне вычислять ближайших соседей, но большинство они также принимают предварительно вычисленный разреженный граф ближайших соседей, как указано в Kneighbors_graph и Радиус_седей_граф .С режимом mode = 'connectivity' , эти функции возвращают разреженный граф двоичной смежности как требуется, например, в SpectralClustering . Принимая во внимание, что с режимом = 'distance' они возвращают разреженный график расстояний по мере необходимости, например, в DBSCAN . Чтобы включить эти функции в конвейер scikit-learn, можно также использовать соответствующие классы KNeighborsTransformer и RadiusNeighborsTransformer . У этого API разреженного графа множество преимуществ.

Во-первых, предварительно вычисленный график можно повторно использовать несколько раз, например, пока варьируя параметр оценщика. Это может быть сделано пользователем вручную или используя свойства кэширования конвейера scikit-learn:

 >>> из sklearn.manifold import Isomap
>>> from sklearn.neighbours import KNeighborsTransformer
>>> из sklearn.pipeline import make_pipeline
>>> Estimator = make_pipeline (
... KNeighborsTransformer (n_neighbors = 5, mode = 'distance'),
... Isomap (neighbors_algorithm = 'precomputed'),
... memory = '/ путь / к / кешу')
 

Во-вторых, предварительное вычисление графика может дать более точный контроль над ближайшими соседями. оценка, например, включение многопроцессорности через параметр n_jobs , который может быть доступен не во всех оценщиках.

Наконец, предварительное вычисление может быть выполнено специальными оценщиками для использования различные реализации, такие как методы приблизительного ближайшего соседа или реализация со специальными типами данных.Предварительно вычисленные соседи разреженный граф должен быть отформатирован как в radius_neighbors_graph вывод:

  • матрица CSR (хотя COO, CSC или LIL будут приняты).

  • только явно хранит ближайшие окрестности каждой выборки относительно данные обучения. Это должно включать тех, кто находится на расстоянии 0 от точки запроса, включая диагональ матрицы при вычислении ближайших окрестностей между обучающими данными и самим собой.

  • данные каждой строки должны хранить расстояние в возрастающем порядке (необязательно.Несортированные данные будут стабильно отсортированы, что приведет к дополнительным вычислительным затратам).

  • все значения в данных должны быть неотрицательными.

  • не должно быть дубликатов индексов ни в одной строке (см. https://github.com/scipy/scipy/issues/5807).

  • , если алгоритм, которому передается предварительно вычисленная матрица, использует k ближайших соседей (в отличие от радиуса соседства), по крайней мере, k соседей должны храниться в в каждой строке (или k + 1, как описано в следующем примечании).

Примечание

Когда запрашивается определенное количество соседей (с использованием KNeighborsTransformer ) определение n_neighbors неоднозначно поскольку он может либо включать каждую тренировочную точку в качестве своего соседа, либо исключить их. Ни один из вариантов не идеален, поскольку их включение приводит к разное количество чужих соседей во время обучения и тестирования, в то время как их исключение приводит к различию между fit (X) .transform (X) и fit_transform (X) , что противоречит API scikit-learn.В KNeighborsTransformer мы используем определение, которое включает каждый обучающая точка в качестве своего собственного соседа в количестве n_neighbors . Тем не мение, по причинам совместимости с другими оценщиками, использующими другие определения, один дополнительный сосед будет вычислен, когда mode == 'distance' . Для максимальной совместимости со всеми оценщиками безопасный выбор - всегда включить одного дополнительного соседа в пользовательскую оценку ближайших соседей, поскольку ненужные соседи будут отфильтрованы следующими оценщиками.

1.6.7. Анализ компонентов соседства

Анализ компонентов соседства (NCA, NeighborhoodComponentsAnalysis ) - это алгоритм дистанционного метрического обучения, целью которого является повышение точности классификация ближайших соседей по сравнению со стандартным евклидовым расстоянием. Алгоритм напрямую максимизирует стохастический вариант исключения по одному Оценка k-ближайших соседей (KNN) на обучающей выборке. Он также может изучить низкоразмерная линейная проекция данных, которая может использоваться для данных визуализация и быстрая классификация.

На приведенном выше иллюстративном рисунке мы рассматриваем некоторые точки из случайного сгенерированный набор данных. Мы сосредотачиваемся на стохастической классификации KNN точки №. 3. Толщина звена между образцом 3 и другой точкой пропорциональна. их расстояние, и может рассматриваться как относительный вес (или вероятность) того, что этой точке будет назначено правило стохастического предсказания ближайшего соседа. В исходное пространство, образец 3 имеет много стохастических соседей из разных классы, поэтому правильный класс маловероятен.Однако в проектируемом пространстве узнал NCA, единственными стохастическими соседями с немалым весом являются из того же класса, что и образец 3, гарантируя, что последний будет хорошо классифицирован. См. Математическую формулировку Больше подробностей.

1.6.7.1. Классификация

в сочетании с классификатором ближайших соседей ( KNeighborsClassifier ), NCA привлекателен для классификации, потому что он естественным образом может обрабатывать мультиклассовые задачи без увеличения размера модели и не ввести дополнительные параметры, требующие точной настройки пользователем.

Классификация

NCA показала свою эффективность на практике для наборов данных разного размера и сложности. В отличие от связанных методов, таких как Linear Дискриминантный анализ, NCA не делает никаких предположений о классе раздачи. Классификация ближайшего соседа, естественно, может дать нерегулярные границы принятия решений.

Чтобы использовать эту модель для классификации, необходимо объединить NeighborhoodComponentsAnalysis , который изучает оптимальную преобразование с экземпляром KNeighborsClassifier , который выполняет классификация в проектируемом пространстве.Вот пример использования двух классы:

 >>> из импорта sklearn.neighbours (NeighborhoodComponentsAnalysis,
... KNeighborsClassifier)
>>> из sklearn.datasets импортировать load_iris
>>> из sklearn.model_selection import train_test_split
>>> from sklearn.pipeline import Pipeline
>>> X, y = load_iris (return_X_y = True)
>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y,
... stratify = y, test_size = 0.7, random_state = 42)
>>> nca = NeighborhoodComponentsAnalysis (random_state = 42)
>>> knn = KNeighborsClassifier (n_neighbors = 3)
>>> nca_pipe = Трубопровод ([('nca', nca), ('knn', knn)])
>>> nca_pipe.подходят (X_train, y_train)
Трубопровод(...)
>>> print (nca_pipe.score (X_test, y_test))
0,961 ...
 

На графике показаны границы решения для классификации ближайшего соседа и Классификация анализа компонентов окрестности в наборе данных радужной оболочки, когда обучение и оценка только по двум функциям в целях визуализации.

1.6.7.2. Снижение размерности

NCA может использоваться для контролируемого уменьшения размерности. Входные данные проецируются на линейное подпространство, состоящее из направлений, которые минимизировать цель NCA.Желаемую размерность можно установить с помощью параметр n_components . Например, на следующем рисунке показан сравнение уменьшения размерности с анализом главных компонентов ( PCA ), Линейный дискриминантный анализ ( LinearDiscriminantAnalysis ) и Анализ компонентов окружения ( NeighborhoodComponentsAnalysis ) на набор данных Digits, набор данных размером \ (n_ {samples} = 1797 \) и \ (n_ {features} = 64 \). Набор данных разделен на обучающий и тестовый набор. равного размера, а затем стандартизированы.Для оценки 3-х ближайших соседей точность классификации вычисляется по найденным двумерным прогнозируемым точкам каждым методом. Каждая выборка данных принадлежит к одному из 10 классов.

1.6.7.3. Математическая постановка

Цель NCA - изучить оптимальную матрицу линейного преобразования размера (n_components, n_features) , который максимизирует сумму по всем выборкам \ (i \) вероятности \ (p_i \) того, что \ (i \) правильно классифицировано, т.T L \) - симметричная положительно полуопределенная матрица размера (n_features, n_features) .

1.6.7.4. Реализация

Эта реализация следует тому, что объясняется в исходной статье. Для метод оптимизации, в настоящее время он использует scipy's L-BFGS-B с полным вычисление градиента на каждой итерации, чтобы не настраивать скорость обучения и обеспечить стабильное обучение.

См. Примеры ниже и строку документации NeighborhoodComponentsAnalysis.fit для получения дополнительной информации.

1.6.7.5. Сложность

1.6.7.5.1. Обучение

NCA хранит матрицу попарных расстояний, занимая n_samples ** 2 памяти. Сложность по времени зависит от количества итераций, сделанных оптимизацией. T \), поэтому ее время сложность равна n_components * n_features * n_samples_test .Здесь нет добавлена ​​космическая сложность в эксплуатации.

Ball Moss - хорошо или плохо?

Мой хороший приятель Дж. У. Пайпер недавно попросил меня написать колонку о шариковом мхе. Дж. У. часто ведет прогулки на природе по природной территории штата Хани-Крик, и он думает, что больше всего людей в его поездках смущает шаровый мох. Это маленькое «мшистое» растение, которое растет серыми комками на ветвях дубов и других деревьев и кустов.

Шариковый мох на стручках

Распространено мнение, что комовый мох - паразит, истощающий силы деревьев, на которых он растет.Кроме того, некоторые люди думают, что сильное заражение шаровидным мхом приведет к упадку дерева, потому что листья не получают достаточно света. Эти идеи, кажется, поощряются обрезками деревьев, но ботаники, которых я знаю, считают, что нет никаких доказательств, подтверждающих эти опасения.

Шаровидный мох обычно растет как эпифит (непаразитарное растение, живущее на других растениях), как и многие другие бромелии, а также орхидеи, папоротники и лишайники. В этой местности шарообразный мох особенно благоприятствует тенистой среде обитания нижних и внутренних конечностей живых дубов.Шариковый мох закрепляет свои псевдокорни в коре, но не получает питательных веществ от дерева. Он живет за счет поглощения воды и питательных веществ из атмосферы.

Конечности, сильно зараженные комовым мхом, могут отламываться под действием дополнительного веса, особенно во время дождя или урагана. Обычно эти упавшие ветки мертвы или умирают, что приводит некоторых людей к выводу, что комовый мох убил конечности. Однако у живых дубов внутренние ветви имеют тенденцию отмирать из-за недостатка солнечного света, независимо от того, есть ли комовый мох или нет.

Тот факт, что шарообразный мох может выжить на коммуникациях, заборах, камнях и других нерастительных субстратах, доказывает, что это растение не паразитирует. Однако некоторые люди думают, что есть и другие способы, которыми комовый мох может причинить вред деревьям. Среди них мой друг Джон Миллсапс.

На нижних конечностях живого дуба, умирающего от недостатка солнечного света, заросли толстые комки шарового мха

Джон много лет наблюдал заражение дубов и хурмы техасским мхом, и он убежден, что мох может ослаблять и, возможно, убивать деревья.Он отмечает, что шарообразный мох скрепляется усиками, опоясывающими стебли и ветви, на которых он растет. Со временем усики сжимают хватку и уменьшают кровообращение в растении-хозяине. Кроме того, Джон считает, что сильные наросты комового мха замедляют развитие почек.

Вредит ли комовый мох растениям-хозяевам деревьев и кустарников, у этой бромелии есть свои преимущества. Во-первых, шаровый мох связывает азот из атмосферы и в конечном итоге добавляет его в почву. Во-вторых, в комках комкового мха обитают маленькие жучки, которые являются пищей для нескольких видов мелких птиц.

Также что касается птиц, однажды я наблюдал, как четыре птенца каролинского крапивника покидают свое гнездо. Было уже поздно, и я подумал, переживут ли они ночь. Когда солнце садилось, все четверо исчезли в большом комке шаровидного мха на дубовой ветке, все еще вместе и скрытые от мира.

Шариковый мох имеет даже коммерческую ценность. В молодые годы Стив Лоу, натуралист из парка округа Кендалл, продавал шариковый мох компании Michigan Bulb Company в Анн-Арборе по десять центов за куст.Стив не сказал, заработал ли он деньги на обоих концах этой сделки, но многие в Техасе заплатили бы, чтобы избавиться от того, что покупали люди в Мичигане.

Скорее всего, комовый мох не вредит здоровым деревьям, за исключением того, что делает деревья неприглядными в глазах многих. Однако то, что делает дуб некрасивым для одних, может придать ему характер дерева для других. Я смотрю на шаровый мох как на еще одно интересное местное растение, которое занимает свою нишу в местной экосистеме. Я уверен, что некоторые птицы оценят такое отношение, даже если многие лесорубы, останавливающиеся у нашего дома, недоверчиво покачают головами.

Связанные

Сортировка новогодних шаров для малышей

Я так рад поделиться с вами своим любимым занятием на последнее время (во всяком случае, помимо наших пазлов LEGO «Рождество»). Младшей сестре нравится это занятие «Сортировка елочных шаров для малышей», и оно заставляет ее заниматься чем-то, кроме попыток пить воду из унитаза (да, в наши дни это актуальная проблема в нашем доме).

Если у вас есть малыш, который любит садиться на большую рождественскую елку, попробуйте сделать ее (или нашу войлочную рождественскую елку для малышей), чтобы держать его / ее занятыми и держать его / ее руки подальше от настоящей елки.Это не только очень весело, но и отлично подходит для точного управления моторикой (размещение этих мячей в маленьких отверстиях) и распознавания цвета.

Вот что вам понадобится:

Кусок картона большой

Зеленый плакат

Мерило или другой длинный тонкий предмет, чтобы удерживать дерево (я использовал неиспользованный карниз - ха!)

Корзины

Ball Pit Balls

Клей-распылитель (или просто используйте клеевые стержни)

Застежки-молнии

Строительная бумага (того же цвета, что и шары для мячей)

1.Вырежьте из картона треугольную форму. Обведите фигуру на зеленой доске для плакатов.

2. Вырежьте доску для плакатов.

3. Прикрепите зеленый плакат к картону с помощью клея в аэрозоле.

4. Найдите чашку и чашку побольше, через которые проходят шарики, и начертите их на картоне. Затем обведите меньшую чашку внутри большей на картоне каждого цвета.

5. Вырежьте круги из картона и картона для плакатов. Я сломал свой нож Xacto, разрезая треугольный кусок картона, поэтому мне пришлось использовать ножницы, чтобы сделать этот шаг. Я обнаружил, что проще всего нанести удар по внутренней части круга, а затем сделать лучи по краям круга (так, чтобы это выглядело как разрезаемая пицца). Затем обрежьте круг.

6. Вырежьте внутреннюю часть круга из плотной бумаги каждого цвета.

7. С помощью клея прикрепите круги к дереву. И, конечно же, в топ надо поставить звезду!

8. Затем используйте упаковочную ленту, чтобы прикрепить мерку / стержень к центру дерева.

9. Используйте стяжки, чтобы прикрепить основание стержня к корзине.

Теперь положите мяч в корзину рядом с деревом. Пусть ваш малыш будет заниматься тем, что вставляет шарики в отверстия в дереве.

Младшая сестра не совсем понимала концепцию помещения мяча в лунку соответствующего цвета ... но в конце концов ее братья помогли ей реализовать цель. 🙂

Как только она начала, ее уже было не остановить.

Эта девушка была на задании.

Та-Да! Желтый мяч в лунке желтый … успех!

Узнайте больше о рождественских развлечениях здесь.

Претендент на Открытый чемпионат США упал после того, как его мяч застрял в дереве

К: Ник Пястовски

Маккензи Хьюз ищет свой мяч в воскресенье на 11-й лунке в «Торри Пайнс».

twitter.com

«Это на дереве», - сказал один фанат.

«Он никогда не падал», - сказал другой.

Это то, что вы не хотите слышать во время финального раунда Открытого чемпионата США, когда вы всего на два броска от лидерства в поисках своего первого крупного чемпионата. Затем Маккензи Хьюз в воскресенье сошла с дистанции 213 ярдов, пар-3, 11-го места в Торри Пайнс.

Хьюз зацепил его, он уронил утюг на замах и ударил его ногой. Его мяч отскочил от тележки слева от лужайки и направился к дереву, а пальцы и головы болельщиков, стоявших поблизости, указали вверх.

"Где это закончилось?" Об этом в эфире NBC заявил аналитик Пол Азинджер. "Это не могло остаться на том дереве, не так ли?"

«Они все смотрят туда, как он», - сказал диктор Дэн Хикс.

Они не ошибались.

Камеры

NBC показали, что мяч застрял между двумя ветвями, и Хьюз использовал одну из камер, чтобы определить, что это его. Тем самым он разблокировал два дополнительных варианта облегчения по правилам: боковой, согласно правилу 19.2c, и задний ход, согласно правилу 19.2b. Если бы он не мог идентифицировать свой мяч, он был бы вынужден выбрать гораздо более штрафной вариант с ударом и удалением в соответствии с правилом 19.2.

После этого Хьюз выполнил свой штрафной удар, упал рядом и прыгнул на высоту 13 футов, прежде чем сделать двойной пулемет.Он начал пробивать двумя бросками из-за лидерства. Он бы оставил четыре назад.

«Невероятные шансы, что мяч не застрянет в таком дереве», - сказал Азинджер.

Гольф Журнал

Подписаться на журнал

Подписывайся
Ник Пястовски
Редактор Golf.com

Самое опасное дерево в Подмосковье

Дерево сладкой жевательной резинки

Классическое пригородное дерево Sweet Gum осенью.

Сорокфутовое дерево сладкой резинки растет из северо-восточного угла моего заднего двора. В этот ранний весенний день дерево все еще представляет собой скелет, хотя листовые почки только начинают появляться, а десятки шариков Sweet Gum свисают с его голых ветвей, как сморщенные украшения рождественской елки. Сотни других лежат разбросаны по траве и вываливаются на асфальт переулка, где большинство из них сплющено автомобильными колесами. Через несколько недель появятся блестящие зеленые листья Sweet Gum - пятиконечные звезды.Затем новый урожай жевательной резинки, зеленый все лето, но постепенно высыхающий, превращаясь в колючие коричневые кожуры, несущие семена. Зяблики, поползни и синицы начнут вдавливать свои маленькие клювы во многие камеры шариков Sweet Gum, извлекая два съедобных семени, которые содержатся в каждой камере. Более крупные виды птиц со слишком большими клювами, чтобы добраться до семян, оставляют их своим более мелким конкурентам. Осенью листья Sweet Gum станут желтыми, затем пурпурными, затем красными и останутся одними из последних листьев на моем дворе.Один за другим, начиная с поздней осени и до зимы, большая часть засохших шариков жевательной резинки, давно лишенных семян, выпадет с ветвей сладкой жевательной резинки.

Кора сладкой жевательной резинки, иногда называемой деревом аллигатора.

Liquidambar styraciflua получила свое название от смолы, производимой этим деревом. Он был использован для придания характерного бальзамического вкуса первой курительной трубке ацтекского императора Монтесумы, которую поделил с конкистадором Эрнандо Кортесом. Испанский врач и исследователь Нового Света Франсиско Эрнандес рано принял его ценность, заявив, что он обладает целым рядом целебных свойств.Он утверждал, что он эффективен при лечении гонореи и дифтерии, является болеутоляющим и снотворным, а также «снимает [d] ветер в желудке». В некоторых частях американского Юга, где это дерево растет в изобилии, местные жители называют его Лесом Аллигатора, потому что его бороздчатая и чешуйчатая кора напоминает кожу этой южной рептилии.

Шарика из сладкой жевательной резинки из моего двора.

Мой двор на юго-востоке Огайо находится недалеко от северной границы естественного ареала Сладкой резинки. Это южное дерево, и в более теплом климате, при отсутствии покоя, дерево может достигать высоты в сто или более футов.Моя, вероятно, достигла пика высоты, и ее естественная коническая симметрия была нарушена из-за регулярных стрижек, которые она получала от бригад American Electric Power, решивших не допускать, чтобы ее выходящие на восток ответвления попадали в линии электропередач, которые проходят вдоль края моего участка. . Мой дом был построен в 1962 году доктором Уильямом и Беатрис Фиск, и хотя это дерево могло предшествовать дому, оно так хорошо вписывается в их тщательно продуманный ландшафтный план, что я подозреваю, что они специально посадили его там.

Поползень среди шариков Sweet Gum.

Не так давно было время, когда Sweet Gum был популярным выбором для загородных дворов. Он относительно быстро растет, имеет приятную симметричную форму и потрясающую осеннюю окраску. В середине 1940-х годов, когда болезнь голландского вяза распространилась по Среднему Западу, погубив изящные вязы, выстилающие улицы многих городов, Sweet Gum стал популярной заменой дереву. Фонд Дня Арбора подарил тысячи молодых саженцев сладкой жевательной резинки детям Спрингфилда, штат Иллинойс, которые с радостью посадили их вдоль тротуаров перед своими домами.

Крупный план шарика Sweet Gum.

Но сегодня Sweet Gum исчез из большинства каталогов древесных питомников, обслуживающих пригородных домовладельцев, и Sweet Gum теперь фигурирует во многих десяти списках худших деревьев для посадки во дворе. Оно не только вошло в список «Пять худших деревьев для ленивого ландшафтного дизайнера», но и стало беглым победителем в разделе «Какое из этих грязных деревьев вам меньше всего нравится?» опрос, набрав 60% голосов. Катальпа заняла второе место с 15% голосов, за ней следуют магнолия (13%), пекан (8%) и дуб (5%).Основная ответственность Sweet Gum, по словам составителей этого списка, - это тысячи колючих коричневых шариков из семян - шариков жевательной резинки, если хотите - которые она бросает на землю вокруг себя.

Инъекции противозачаточных для деревьев Sweet Gum.

По словам ленивого ландшафтного дизайнера, эти «твердые, коричневые, остроконечные шары, которые могут создать серьезную опасность. Они могут не только поранить вас, если вы поскользнетесь и упадете в них, но и неожиданно перекатятся, что приведет к вывихам лодыжек ». Из-за того, что они колючие, их трудно разгребать.И не пытайтесь навести на них газонокосилку, предупреждает ленивый ландшафтный дизайнер, поскольку «в воздухе они так же опасны, как гранаты». Поскольку спрос на Sweet Gum резко упал, некоторые национальные питомники, такие как Stark Brothers ’Nurseries, отреагировали, предложив гибридное дерево Sweet Gum, которое было заявлено как« почти без жевательной резинки ». Но даже этого было недостаточно, чтобы поддерживать спрос на все более презираемую Sweet Gum, и Stark Brothers вообще перестали продавать Sweet Gums. Некоторые противники Sweet Gum Ball предложили другое решение - контроль рождаемости для Sweet Gum Trees.Очевидно, просверлив ряд отверстий вокруг основания дерева сладкой резинки и введя гормоны в каждую лунку, вы можете предотвратить плодоношение дерева сладкой резинки.

Возможно, мне нужно поставить этот знак возле моего дерева Sweet Gum.

Движение против сладкой жевательной резинки, похоже, достигло новой стадии в том самом городе, который обратился к Sweet Gum, оплакивая потерю своих любимых вязов. В 2012 году в Спрингфилде, штат Иллинойс, была запущена кампания по искоренению сладкой жевательной резинки, в рамках которой было предложено удалить дерево с газонов жителей и заменить их более подходящими разновидностями, и все это за субсидируемую городом стоимость всего в 250 долларов.Sweet Gums, даже один из ее квази-защитников, утверждает, что создает «смертельную полосу препятствий для отвлеченных пешеходов, бегунов и всех, кто находится между ними». И хотя несколько жителей Спрингфилда высказались в защиту поползней, зябликов и синих, основная часть критики, похоже, исходит от жителей, которые считают, что город недостаточно быстро устраняет эти угрозы. Очень скоро после объявления о программе Спрингфилд получил запросы на удаление 338 Sweet Gum, и гражданам Спрингфилда, выступающим против Sweet Gum, просто нужно набраться терпения.

Вот уже много лет я толкаю газонокосилку по лужайке, заполненной шариками Sweet Gum, и мне удалось избежать ранения. И хотя прогулки босиком по моей неровной лужайке часто приводят к нежелательным резким ударам от той или иной природной опасности, мне удалось избежать серьезной травмы. Действительно ли мое прекрасное дерево Sweet Gum опасно для людей и домашних животных? Неужели я не могу быть хорошим гражданином, не сокращая его? Было неправильно отвергать жалобы на растущее движение против Sweet Gum.В интересах науки и добрососедства я подумал, что должен провести тест на себе в качестве лабораторной крысы. Я бы провёл своего рода хождение по огню. Я ходил босиком под своим деревом Sweet Gum Tree.

Две опасности на этой фотографии: шарики сладкой жвачки и ослепляющее белое сияние моей зимней ступни.

Признаюсь, у меня был некоторый трепет во время моего первого прохода босиком под Sweet Gum. Я шагнул осторожно и с большим нетерпением, держа одну руку над забором на заднем дворе, готовый схватиться за нее, если быстрый резкий удар заставит меня рухнуть на кровать из тысяч угрожающих шипованных яиц.Но на первом проходе я испытал лишь несколько неприятных ударов по подошве размягченных зимой ног. Второй и третий проходы не были насыщены событиями, и я становился все смелее в своих шагах. К четвертому проходу я активно искал шарики Sweet Gum, чтобы надавить на них, и каждый раз меня разочаровывала легкость боли, когда трава под ними уступала место, смягчая удар шипов Sweet Gum. В конце концов я остановился на более сложном испытании - я шел босиком по тротуару соседнего переулка, где было разбросано несколько сладких гамболов, еще не раздавленных проезжающими колесами машины.Я заметил на тротуаре особенно большую ступню и твердо поставил на нее одну босую ногу. Да, немного больно. И если бы я не был к этому подготовлен, возможно, что мое колено выгнулось в ответ на неожиданную боль, и я мог бы упасть на тротуар, содрав кожу с колен и рискуя заразиться. Тем не менее, моя нога взяла верх. Колючий шарик Sweet Gum лежал раздавленным и сломанным на тротуаре, а нежная кожа под моей размягченной зимой ступней осталась неповрежденной.

Я решил стать защитником Sweet Gum и распорядителем оставшихся в моем городе Деревьев Sweet Gum.Зяблики, поползни и синицы нуждаются в союзнике. Возможно, я напишу песню о Sweet Gum и сыграю ее на укулеле.

Нравится:

Нравится Загрузка ...

Связанные

Мяч для гольфа в дереве: вот ваши варианты в соответствии с Правилами

Вы врезались в какие-то бревна, и сила тяжести не справилась со своей задачей. Какие у вас есть варианты?

Это гольф, эквивалент двойного удара. Мало того, что ваш выстрел провел по уродливой дуге в сторону огромной рощи леса, но, что еще хуже, когда вы видели взрыв листьев, ваш мяч, похоже, не летел вместе с ним.Так как же поступить, не попав в ловушку по Правилам гольфа? Не бойтесь, у нас есть ответы, если вы найдете свой мяч для гольфа на дереве…

Мяч для гольфа в дереве: нанесите условный удар

Вы можете подумать, что все будет хорошо, но даже если вы залезете под дерево и увидите этот маленький белый предмет, сидящий среди ветвей, вы должны быть уверены, что это ваш мяч. Если вы не уверены или не можете его найти, то это избавит вас от прогулки назад.

Мяч для гольфа на дереве: играйте, пока он лежит

У вас всегда есть возможность сыграть мячом, пока он лежит, и некоторые из самых странных ударов в гольф видели, как игроки взбирались на кору, чтобы размахнуться.

Помните Бернхарда Лангера на выставке Benson & Hedges International в Фулфорде в 1981 году? Или Серхио Гарсиа, работавший одной рукой в ​​Bay Hill шесть лет назад?

Это единственный вариант, позволяющий избежать штрафа, но будьте осторожны. Стоит ли рисковать конечностями?

Мяч для гольфа в дереве: объявите свой мяч неиграбельным

Перспектива масштабирования некоторых ветвей не привлекает, и вы решили понести наказание.

Правило 19 позволяет объявить ваш мяч неиграбельным.Опять же, не забудьте сначала идентифицировать свой мяч - вы можете встряхнуть дерево, чтобы попытаться освободить его, пока вы объявили, что он неиграбельн (в противном случае вы получите штрафной бросок в соответствии с Правилом 9.4: мяч поднят или перемещен игроком ).

Если это ваш мяч, есть несколько вариантов облегчения, включая разгрузку спиной на линии, но вы, скорее всего, попробуете боковое облегчение - двух длин клюшек - с одноразовым штрафом. Помните, что вам нужно установить ориентир.

Но как это сделать, когда мяч находится в воздухе?

Толкование Правила 19.2 гласит: «Когда мяч игрока лежит над землей (например, в кустах или на дереве), игрок может воспользоваться боковой разгрузкой, используя точку на земле непосредственно под точкой с мячом в качестве ориентира.

«Рельефная зона находится в пределах двух клюшек от лунки и не ближе к этой контрольной точке на земле. В некоторых случаях это может позволить мячу упасть на лужайку для гольфа ».

Помните, Правило 19 позволяет вам бросать «исходный мяч или другой мяч в эту боковую зону разгрузки».

Итак, даже если вы не можете сбросить мяч с дерева, вы можете использовать другой.

Мяч для гольфа в дереве: вернитесь туда, где вы нанесли последний удар

Вы видели, как ваш мяч летит к деревьям, но его нет.

Три бесплодных минуты были потрачены на поиски, и, если вы не попали в временную игру, она вернулась туда, откуда вы в последний раз играли.

Правило 18.2 гласит, что когда мяч «потерян или выходит за пределы игровой площадки, игрок должен уменьшить удар и расстояние, добавив один штрафной удар и играя исходным или другим мячом с того места, где был нанесен предыдущий удар».

Если у вас есть какие-либо вопросы, оставьте их в комментариях ниже или вы можете написать мне в Твиттере.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *