Как научиться бросать лассо


Лассо. Как сделать лассо. Как правильно метать лассо

Лассо применяется ниндзя, в основном, для пленения противника, либо для заброса петли на определенную высоту с целью дальнейшего подъема по веревке. Впрочем, в ниндзютсу, существует еще много вариантов его использования. Лассо, применяемые ниндзя разделяются на растительные - пеньковые, сизальские, манильские, кокосовые и хлопчатобумажные - и (в последнее время) на лассо из искусственного волокна - капрона и нейлона.

Лассо из капрона и нейлона отличаются исключительной прочностью, поэтому особенно популярны у ниндзя. Пеньковые лассо делаются из волокон конопли, а некоторые виды - изо льна. Сизальские лассо делаются из волокон растения агавы, манильские - из абаки - волокон дикого банана и кокосовые - из волокон кокосовых пальм. При одинаковой толщине сизальские лассо по прочности равны пеньковым, манильские на 1/5 прочнее их, а кокосовые вполовину слабее пеньковых.

Манильские и кокосовые лассо очень эластичны, не подвержены гниению. Главный их недостаток - более быстрая изнашиваемость. Хлопчатобумажные лассо сильнее вытягиваются, гниют и быстрее приходят в негодность, однако, они самые дешевые. Из всех растительных лассо более других распространены пеньковые. Изготовляются растительные лассо следующим образом: из волокон прядутся толстые нити - каболки, из каболок свиваются пряди и уже из прядей спускается (скручивается) лассо.

Каболку прядут, скручивая по солнцу, т.е. слева снизу вверх направо, пряди свивают в противоположном направлении - справа снизу вверх налево и, наконец, лассо спускают опять по солнцу - слева направо. Спущенные таким образом лассо называются лассо прямого спуска. Лассо имеет, обычно, диаметр от 15 до 20 мм в основной части длины. Однако на расстоянии около 3 м от рабочей части (петли) диаметр его увеличивается до 30 мм и непосредственно сам конец заплетается таким образом, что образует собой кольцо (тор) внутренним диаметром отверстия около 50 мм (рис.1). В это отверстие пропускается противоположный конец лассо (рис.2).

В результате получается рабочая петля с переменным диаметром от 1 до 1,5 м (этот диаметр выбирает сам метатель перед метанием). После этого конец лассо (который удерживается в руке) заплетается, как показано на рис.3,4,5, что позволяет избежать его растрепывания (роспуска). На рис 6 показаны варианты плетения лассо. Различные варианты заплетки рабочего конца лассо (в том числе с пластмассовыми или металлическими вставками кольца) представлены на рис.7.

Как уже говорилось, рабочая часть лассо делается большего диаметра, чем основная часть длины. Сплетение рабочей части и основной показано на рис.8. Для этого концы обоих частей распускаются на отдельные пряди и соединяются так, чтобы каждая отдельная прядь одной части приходилась между прядями другой. Затем пряди одной части пробиваются (просовываются) между прядями второй нераспущенной части и, наоборот, распущенные пряди второй части пробиваются между прядями первой.

Чтобы подготовить лассо к использованию, его укладывают в аккуратную бухту и пристегивают к поясу, либо бухта перетягивается таким образом, чтобы исключить перекручивание витков (рис.9). Перед метанием бухта освобождается от крепления, одевается на левую руку (если метание производится на ходу), либо укладывается у ног. Выбирается необходимый диаметр петли, которая надевается на указательный и средний пальцы у основания петли (кольца) и фиксируется несильным сжатием ладони в кулак.


На расстоянии до 5 м лассо можно метать без раскрутки - отведя правую руку за спину и метнув петлю в цель. При этом ладонь левой руки (на которой находится бухта) должна быть направлена в сторону цели, чтобы не мешать сходу витков бухты. Петля, сделанная из более толстой (и, следовательно, более тяжелой) веревки устремится к цели и потянет за собой остальную часть лассо, разматывая бухту.

При броске от 5 до 20 м петля раскручивается и бросается с разворотом корпуса к цели. Метание на расстояние более 20 м производится с раскруткой петли прямой рукой и с разбегом. В момент захвата цели в петлю следует выбрать слабину и натянуть лассо до захлестывания петли.

На рис.10 показаны варианты броске» лассо.

Следующая глава

Предыдущая глава

Начало

Практика:

›› Метательные ножи

›› Делаем бумеранг

›› Делаем японский сюрикен

›› Делаем рогатку

›› Бумеранг из древесины

›› Метательное перо

›› Делаем пращу

›› Дротикомет

›› Бумеранг из бакелитовой фанеры

›› Делаем копье

›› Система метания копья

›› Делаем индийскую метательную чакру

›› Мастерим баллистический нож

›› Метательный топорик хёрбат

›› Изготовление простого томагавка

›› Изготовление метательных ножей

›› Метание камней в цель

›› метание гвоздя

›› Техника метания ножа

›› Техника стрельбы из рогатки

Регрессия по гребню и лассо: регуляризация L1 и L2 | Сапташва Бхаттачарья

Регрессия Лассо: Функция стоимости для регрессии Лассо (оператор наименьшего абсолютного сжатия и выбора) может быть записана как

Функция стоимости для регрессии Лассо Приложение 2: Коэффициенты регрессии Лассо; подвержен таким же ограничениям, как и Ридж, показанный ранее.

Как и функция стоимости регрессии Риджа, для лямбда = 0 приведенное выше уравнение сводится к уравнению 1.2. Единственная разница в том, что вместо квадрата коэффициентов учитываются величины. Этот тип регуляризации (L1) может привести к нулевым коэффициентам, т. Е. Некоторые особенности полностью игнорируются при оценке результатов. Таким образом, регрессия Лассо не только помогает уменьшить чрезмерную подгонку, но и может помочь нам в выборе функций. Так же, как регрессия Риджа, параметром регуляризации (лямбда) можно управлять, и мы увидим эффект ниже, используя набор данных рака в sklearn . Причина, по которой я использую данные о раке вместо данных по Бостону, которые я использовал раньше, заключается в том, что набор данных по раку содержит 30 функций по сравнению с 13 функциями в данных Бостонских домов.Таким образом, выбор функций с использованием регрессии Лассо можно хорошо представить, изменив параметр регуляризации.

Рисунок 2: Регрессия лассо и зависимость выбора признаков от значения параметра регуляризации.

Код, который я использовал для построения этих графиков, выглядит следующим образом:

 import math 
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np # разница в регрессии лассо и гребня состоит в том, что некоторые коэффициенты могут быть нулевыми, т.е. некоторые из функций
# полностью игнорируются sklearn.linear_model импорт Lasso
из sklearn.linear_model импорт LinearRegression
из sklearn.datasets импорт load_breast_cancer
из sklearn.cross_validation import train_test_splitcancer = load_breast_cancer ()
#print Cance.keys Cancer.Data_dframe = pd. feature_names) #print Cance_df.head (3) X = Cance.data
Y = Cance.targetX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, Y, test_size = 0.3, random_state = 31) lasso = Lasso ()
lasso. fit (X_train, y_train)
train_score = лассо.score (X_train, y_train)
test_score = lasso.score (X_test, y_test)
coeff_used = np.sum (lasso.coef _! = 0) print "тренировочный счет:", train_score
print "test score:", test_score
print «количество используемых функций:», coeff_usedlasso001 = Lasso (alpha = 0,01, max_iter = 10e5)
lasso001.fit (X_train, y_train) train_score001 = lasso001.score (X_train, y_train)
test_score001 = lasso_001.score (X_train), y_test_score
coeff_used001 = np.sum (lasso001.coef _! = 0) выведите «результат обучения для альфа = 0,01:», train_score001
выведите «результат теста для альфа = 0.01: ", test_score001
print" количество используемых функций: для альфа = 0,01: «, coeff_used001lasso00001 = Lasso (alpha = 0,0001, max_iter = 10e5)
lasso00001.fit (X_train, y_train) train_score00001 = lasso00001.score (X_train, y_train, y_train )
test_score00001 = lasso00001.score (X_test, y_test)
coeff_used00001 = np.sum (lasso00001.coef _! = 0) print «результат обучения для альфа = 0,0001:», train_score00001
print «результат теста для альфа = 0,0001:», test_score00001
print "количество использованных функций: для альфа = 0.0001: ", coeff_used00001lr = LinearRegression ()
lr.fit (X_train, y_train)
lr_train_score = lr.score (X_train, y_train)
lr_test_score = lr.score (X_test, y_test) print" LRr_score 900, lr_train 900, lr_train: " print "LR test score:", lr_test_scoreplt.subplot (1,2,1)
plt.plot (lasso.coef_, alpha = 0.7, linestyle = 'none', marker = '*', markersize = 5, color = ' red ', label = r'Lasso; $ \ alpha = 1 $', zorder = 7) # alpha здесь для прозрачности
plt.plot (lasso001.coef_, alpha = 0.5, linestyle = 'none', marker = 'd ', markersize = 6, color =' blue ', label = r'Lasso; $ \ alpha = 0.01 $ ') # alpha здесь для прозрачности

plt.xlabel (' Coefficient Index ', fontsize = 16)
plt.ylabel (' Coefficient Magnitude ', fontsize = 16)
plt.legend (fontsize = 13, loc = 4 )

plt.subplot (1,2,2) plt.plot (lasso.coef_, alpha = 0.7, linestyle = 'none', marker = '*', markersize = 5, color = 'red', label = r ' Lasso; $ \ alpha = 1 $ ', zorder = 7) # alpha здесь для прозрачности
plt.plot (lasso001.coef_, alpha = 0.5, linestyle =' none ', marker =' d ', markersize = 6, color = 'blue', label = r'Lasso; $ \ alpha = 0.01 $ ') # alpha здесь для прозрачности
plt.plot (lasso00001.coef_, alpha = 0.8, linestyle = 'none', marker = 'v', markersize = 6, color = 'black', label = r'Lasso; $ \ alpha = 0.00001 $ ') # здесь альфа для прозрачности
plt.plot (lr.coef_, alpha = 0.7, linestyle = 'none', marker = 'o', markersize = 5, color = 'green', label = 'Linear Regression', zorder = 2) plt. xlabel ('Coefficient Index', fontsize = 16)
plt.ylabel ('Coefficient Magnitude', fontsize = 16)
plt.legend (fontsize = 13, loc = 4)
plt.tight_layout ()
plt.show ()
# выходной результат обучения: 0,5600974529893081
тестовый балл: 0.5832244618818156
количество используемых функций: 4 балла обучения для альфа = 0,01: 0,7037865778498829
баллов для альфа = 0,01: 0,664183157772623
количество используемых функций: для альфа = 0,01: 10 баллов для обучения для альфа = 0,0001: 0,7754092006936697
баллов для альфа = 0 : 0,7318608210757904
количество используемых функций: для альфа = 0,0001: оценка обучения 22LR: 0,7842206194055068
Оценка теста LR: 0,7329325010888681

Давайте вкратце разберемся с сюжетом и кодом.

  • Значение по умолчанию параметра регуляризации в регрессии Лассо (задается α) составляет 1.
  • При этом из 30 функций в наборе данных рака используются только 4 функции (ненулевое значение коэффициента).
  • И обучение, и тест (всего 4 функции) низкие; сделать вывод, что модель не соответствует набору данных по раку.
  • Уменьшите эту недостаточную подгонку, уменьшив альфа-канал и увеличив количество итераций. Теперь α = 0,01, ненулевые характеристики = 10, оценка за обучение и тестирование увеличивается.
  • Сравнение величины коэффициента для двух различных значений альфа показано на левой панели рисунка 2. Для альфа = 1 мы можем видеть, что большинство коэффициентов равны нулю или почти нулю, что не относится к альфа = 0,01.
  • Дальнейшее уменьшение α = 0,0001, ненулевые характеристики = 22. Результаты обучения и тестирования аналогичны базовому случаю линейной регрессии.
  • На правой панели рисунка для α = 0,0001 коэффициенты регрессии Лассо и линейной регрессии демонстрируют близкое сходство.
.

python - предупреждение о бросании Scikit-learn для увеличения количества итераций для Lasso

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Сделайте идеальные выделения с помощью инструмента «Лассо» в Photoshop

Что такое инструмент "Лассо"?

Инструмент «Лассо», вероятно, является одним из наиболее удачно названных объектов в вашем арсенале Photoshop. Подобно тому, как ковбой использует лассо, чтобы загнать скот, вы можете использовать свое цифровое лассо для захвата любых точных форм, которые вы хотите выделить на своем изображении. Иногда инструмент «Область» просто не обрезает его, поэтому инструмент «Лассо» отлично подходит для выбора фигур неправильной формы с выступами и выступами или просто необычной кривизной.На самом деле есть три аркана на выбор: оригинальное лассо, многоугольное лассо и магнитное лассо.

Зачем вам лассо?

Инструмент «Лассо» полезен для рисования границы произвольной формы вокруг выбранного объекта на изображении. Это позволяет смягчить края вашего выделения или добавить эффект растушевки; это также полезно для сглаживания. Вы можете удалить выделение, которое вы сделали с помощью инструмента, который пригодится, когда вы пытаетесь удалить с изображения определенного человека или объект.

Использование лассо

Инструмент «Лассо» - это оригинальный инструмент выделения от руки в Photoshop. В то время как инструмент «Область» идеально подходит для выделения кругов и прямоугольников, а инструмент «Волшебная палочка» идеально подходит для выбора цветовых диапазонов, инструмент «Лассо» - это ваша функция, когда вам нужно очертить неправильные формы. Если желаемый выбор состоит в основном из прямых линий (например, параллелограмма), вы можете использовать многоугольное лассо, чтобы создать путь через каждую линию. Если у вас сложная форма с большим количеством кривых, вы можете использовать Магнитное лассо, чтобы автоматически цепляться за контур вашего предполагаемого выделения.

Если сначала у вас не получится…

Одной из полезных функций этого инструмента является то, что он позволяет настраивать форму выделения для большей точности. Например, если вы делаете выделение внутри объекта, но замечаете, что трассировка немного несовершенная, вы можете исправить ошибки, увеличив масштаб и перерисовав линии. У вас есть возможность добавлять и вычитать из вашего выделения, чтобы убедиться, что форма вашего выделения идеально соответствует объекту, который вы изменяете.

Максимально используйте лассо

Выбор - это только начало. Создав идеальный контур, вы можете перетащить выделенный фрагмент в другую часть документа или полностью в другой документ. Вы также можете:

  • Растушевка краев
  • Добавить границу
  • Примените фильтр из галереи фильтров Photoshop

Если вы хотите сохранить выбранный объект и вместо этого отредактировать все вокруг него, вы можете инвертировать свой выбор с помощью одной команды меню.Это перевернет ваш выбор так, чтобы он покрыл все, что находится за пределами выбранного вами объекта, оставляя объект нетронутым, когда вы редактируете пейзаж вокруг него.

Посмотрите наше видео, чтобы узнать больше полезных советов по использованию инструмента «Лассо».

.

Страница не найдена · GitHub Pages

Страница не найдена · GitHub Pages

Файл не найден

Сайт, настроенный по этому адресу, не содержать запрошенный файл.

Если это ваш сайт, убедитесь, что регистр имени файла соответствует URL-адресу.
Для корневых URL (например, http://example.com/ ) вы должны предоставить index.html файл.

Прочтите полную документацию для получения дополнительной информации об использовании GitHub Pages .

.

Смотрите также