Как научиться фляг назад


Как научиться делать фляк. Инструкция и советы

Фляк является элементом гимнастики. Можно сказать, что это упрощенное заднее сальто. Конечно, без определенной подготовки и знаний человек не сможет сделать такое движение. Эта статья рассказывает о том, как научиться делать фляк дома, о подготовке - подводящих упражнениях к этому элементу.

Задний фляк является базовым трюком в гимнастике. Это значит, что его изучение обязательно для освоения других, более сложных движений. Во-первых, фляк заложит основы техники, а во-вторых, поможет преодолеть страх, который является главной причиной неспособности выполнения некоторых элементов.

Техника выполнения

Перед тем, как научиться делать фляк назад, следует рассмотреть правильное выполнение трюка. Это, безусловно, поможет ускорить процесс обучения, так как обучающийся будет знать все правила и будет следовать именно им.

  1. Сначала нужно принять следующее положение: встать и согнуть колени под углом 60 градусов, плечи подать назад.
  2. Из такого положения делается замах руками назад, а потом происходит резкое поднятие их вверх, что создает инерцию для дальнейшего движения.
  3. Происходит отталкивание ногами от пола и одновременно прогибается поясница, чтобы можно было поставить руки на пол.
  4. Во время полета за счет прогиба спины можно опереться руками о пол и одновременно занести ноги назад.
  5. Последний шаг - удачное приземление на ноги.

После изучения техники выполнения можно переходить к рассмотрению вопроса о том, как научиться делать фляк в домашних условиях.

Однако для наибольшей эффективности следует разобрать некоторые моменты выполнения этого элемента.

Нюансы и советы

Скорее всего, если человек хочет научиться делать фляк, он новичок и у него нет навыков в гимнастических движениях. Поэтому целесообразнее будет изучать трюк с партнером. Во-первых, тот может подсказать, как научиться делать фляк, а во-вторых, подстрахует начинающего при неудачных попытках. К тому же с партнером гораздо веселее обучаться чему-либо.

Также следует учитывать некоторые рекомендации при выполнении фляка.

  1. На начальных этапах не нужно пытаться сделать этот трюк за счет прогиба в пояснице. Самая простая его версия - прыжок в длину.
  2. Перед занятиями необходимо хорошо размяться. Особое внимание нужно уделить кистям, так как на них ложится высокая нагрузка.
  3. Сначала можно страховать себя, положив сзади мат. Таким образом даже при неудачных попытках падение не будет болезненным.

Подготовка

Хотя элемент "мостик" не является частью фляка, желательно его уметь выполнять до изучения того, как начать учиться делать фляк. Это отлично подготовит мышцы поясницы и придаст им нужную эластичность.

Также не лишним будет проводить растяжку кистей. Это делается следующим образом: сидя на полу, нужно опереться руками о пол и направить кисти вперед; теперь следует постепенно наклоняться вперед, создавая натяжение в предплечьях. За несколько занятий можно подготовить кисти к выполнению фляка.

Конечно же, необходимо иметь минимальную физическую подготовку. В трюке есть момент, когда весь вес тела ложится на руки. Именно чтобы руки выдержали эту нагрузку, рекомендуется уметь подтягиваться и отжиматься от пола несколько раз. Это наиболее подходящие и доступные упражнения для каждого.

Подводящие упражнения

Теперь можно перейти к решению вопроса, как научиться делать фляк.

Рассмотрим несколько движений, которые помогут освоить этот элемент.

  1. Так как начальное положение во фляке - стоя, то можно отточить это около стены. Нужно встать и согнуть ноги в коленях. Затем спиной опереться о стену и оторвать нижнюю часть тела от нее. Таким образом получается следующее положение: угол между голенью и бедром составляет 90 градусов, и к стене прижаты только плечи. Именно из такого состояния будет совершаться трюк без стены.
  2. Как уже говорилось, мостик поможет укрепить поясницу. Нужно удерживать положение максимальное время, а также делать несколько подходов.
  3. Данное упражнение поможет отточить последнюю часть, когда ноги нужно поставить обратно на землю. Нужно встать на руки спиной к стене. Далее необходимо отойти от стены как можно дальше, держа при этом ноги на ней. Из такого положения следует оттолкнуться ногами и благополучно приземлиться. Это упражнение нужно практиковать до тех пор, пока не почувствуется абсолютная уверенность в его выполнении.

Теперь осталось лишь практиковать этот трюк исключительно попытками. Страхующий партнер должен располагаться сзади с выставленной рукой на уровне талии, чтобы не дать выполняющему упасть. Также желательно постелить маты на место приземления.

Заключение

Скорее всего, у вас получится научиться фляку за несколько дней, а может быть, даже и за день, так как успешное выполнение заключается лишь в правильной технике, которая довольно легко осваивается. Нужно лишь помнить, что чем чаще будет практиковаться этот элемент, тем быстрее он поддастся начинающему гимнасту.

Как легко развертывать модели машинного обучения с помощью Flask | от Abhinav Sagar

Застряли за платным доступом? Щелкните здесь, чтобы прочитать полную историю с помощью моего Friend Link!

Когда специалист по анализу данных / инженер по машинному обучению разрабатывает модель машинного обучения с использованием Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, PyTorch и т. Д., Конечной целью является сделать ее доступной в производственной среде. Часто при работе над проектом машинного обучения мы уделяем большое внимание исследовательскому анализу данных (EDA), разработке функций, настройке гиперпараметров и т. Д.Но мы склонны забывать о нашей главной цели - извлечь реальную ценность из прогнозов модели.

Развертывание моделей машинного обучения или запуск моделей в производство означает, что ваши модели становятся доступными для конечных пользователей или систем. Однако есть сложность в развертывании моделей машинного обучения. Этот пост призван помочь вам приступить к внедрению ваших обученных моделей машинного обучения в производство с помощью Flask API.

Я буду использовать линейную регрессию для прогнозирования стоимости продаж в третьем месяце, используя процентную ставку и объем продаж за первые два месяца.

Цель модели линейной регрессии - найти взаимосвязь между одной или несколькими характеристиками (независимыми переменными) и непрерывной целевой переменной (зависимой переменной). Когда есть только элемент, он называется Uni-variate Linear Regression, а если есть несколько функций, он называется Multi ple Linear Regression.

Модель линейной регрессии может быть представлена ​​следующим уравнением:

Проиллюстрирована линейная регрессия

Этот проект состоит из четырех частей:

  1. model.py - содержит код модели машинного обучения для прогнозирования продаж в третий месяц на основе продаж за первые два месяца.
  2. app.py - содержит API-интерфейсы Flask, которые получают сведения о продажах через графический интерфейс или вызовы API, вычисляют прогнозируемое значение на основе нашей модели и возвращают его.
  3. request.py - использует модуль запросов для вызова API, определенных в app.py, и отображает возвращаемое значение.
  4. HTML / CSS - содержит шаблон HTML и стили CSS, позволяющие пользователю вводить сведения о продажах и отображать прогнозируемые продажи на третий месяц.
Конвейер для развертывания модели машинного обучения
  1. scikit-learn
  2. pandas
  3. numpy
  4. flask

Без лишних слов, давайте начнем с кода.Полный проект на github можно найти здесь.

Давайте начнем с создания интерфейса пользователя с использованием HTML для ввода значений. Пользователь должен заполнить три поля: процентная ставка, продажи в первый месяц и продажи во втором месяце.

Затем я немного стилизовал с помощью CSS для кнопки ввода, кнопок входа и фона.

Я создал собственный набор данных о продажах для этого проекта, в котором есть четыре столбца - процентная ставка, продажи в первый месяц, продажи во втором месяце и продажи в третьем месяце.

Давайте теперь создадим модель машинного обучения для прогнозирования продаж на третий месяц. Сначала давайте разберемся с пропущенными значениями с помощью Pandas. Отсутствующие данные могут возникать, когда не предоставляется информация об одном или нескольких элементах. Я заполнил столбец ставок нулем, а продажи за первый месяц - средним значением этого столбца, если значение не было предоставлено. Я использовал линейную регрессию в качестве алгоритма машинного обучения.

Проще говоря, сериализация - это способ записи объекта python на диск, который можно передать куда угодно, а затем десериализовать (прочитать) обратно с помощью сценария python.

Сериализация, десериализация

Я преобразовал модель, которая имеет форму объекта Python, в поток символов с помощью травления. Идея состоит в том, что этот символьный поток содержит всю информацию, необходимую для восстановления объекта в другом скрипте Python.

Следующей частью было создание API, который получает информацию о продажах через графический интерфейс и вычисляет прогнозируемую стоимость продаж на основе нашей модели. Для этого я десериализовал маринованную модель в виде объекта python. Я установил главную страницу, используя индекс .html . При отправке значений формы с помощью запроса POST на номер / прогноз мы получаем прогнозируемую стоимость продаж.

Результаты можно просмотреть, отправив еще один запрос POST на адрес / results. Он получает входные данные JSON, использует обученную модель для создания прогноза и возвращает этот прогноз в формате JSON, к которому можно получить доступ через конечную точку API.

Наконец, я использовал модуль запросов для вызова API, определенных в app.py . Он отображает возвращенную стоимость продажи за третий месяц.

Запустите веб-приложение с помощью этой команды.

 $ python app.py 

Откройте http://127.0.0.1:5000/ в своем веб-браузере, и должен появиться графический интерфейс, как показано ниже.

Графический интерфейс пользователя

В этой статье продемонстрирован очень простой способ развертывания моделей машинного обучения. Я использовал линейную регрессию, чтобы спрогнозировать стоимость продаж в третий месяц, используя процентную ставку и продажи за первые два месяца. Знания, полученные в этом блоге, можно использовать для создания классных моделей и внедрения их в производство, чтобы другие могли оценить их работу.

Соответствующий исходный код можно найти здесь.

Если вы хотите быть в курсе моих последних статей и проектов, подписывайтесь на меня на Medium. Вот некоторые из моих контактных данных:

Приятного чтения, удачного обучения и удачного программирования.

.

Создание полного веб-приложения машинного обучения с помощью React и Flask | Каран Бханот

Вуаля! Полное приложение теперь будет работать правильно. Yaay !!

Чтобы понять процесс использования шаблона для любой модели, я воспользуюсь набором данных iris и создам для него модель. Этот пример также доступен в папке example в проекте.

Создайте модель

Я обучил DecisionTreeClassifier на наборе данных радужной оболочки, которому требуются 4 функции - длина чашелистики, ширина чашелистиков, длина лепестков и ширина лепестков.Затем я сохранил модель в classifier.joblib , используя joblib.dump () . Классификатор теперь можно использовать для прогнозирования новых данных.

Обновите службу

Затем я открыл файл app.py в текстовом редакторе (Sublime Text - один). Я раскомментировал строку classifier = joblib.load (‘classifier.joblib’) , чтобы переменная classifier теперь содержала обученную модель.

В методе post я сделал следующие обновления:

Во-первых, я использовал классификатор .pred () , чтобы получить прогноз. Затем я создал карту для классов, так что 0 означает Iris Setosa , 1 означает Iris Versicolour и 2 означает Iris Virginica . Я наконец вернул предсказание в ключе result .

Обновление: Как указал Мартинс Унтальс, я забыл упомянуть, что нам также необходимо обновить модель, чтобы она работала правильно и имела обновленную модель в пользовательском интерфейсе Swagger.

Как видно из сути, я обновил имена полей, их тип до Float , описание и текст справки.То же самое теперь будет отражено и в Swagger.

.

Развертывание модели машинного обучения с помощью Flask

В предыдущем посте мы построили модель машинного обучения, которая может классифицировать изображения номеров домов из Google Street View. С тех пор вы, возможно, работали над улучшением этой модели или разработали свою собственную модель для другого рода задач. Часто, когда мы только начинаем заниматься машинным обучением, мы узнаем, как построить модель и как ее улучшить - но как перейти от этого этапа к тому, чтобы заставить ее работать в реальном мире?

Python - язык выбора для многих систем машинного обучения, но когда дело доходит до приложения, в котором мы хотим использовать нашу модель, чаще встречаются другие языки, такие как Javascript для веб-приложений.Нам нужно иметь доступ к модели из предполагаемого приложения, и когда они закодированы на разных языках, это кажется проблемой. Можно программировать машинное обучение с использованием такого языка, как Javascript, но вы более ограничены в том, чего вы можете достичь, и этот процесс намного сложнее, поскольку в нем нет всех полезных библиотек, разработанных для Python.

В этом руководстве будет показано, как создать API для модели машинного обучения, используя Python вместе с фреймворком Lightwork Flask.Этот API будет действовать как точка доступа к модели на многих языках, что позволит нам использовать возможности прогнозирования с помощью HTTP-запросов.

Требования и настройка

В этом руководстве мы будем использовать язык Python 3, поэтому убедитесь, что он установлен, открыв свой терминал и выполнив следующую команду.

 питон -v 

Теперь мы можем создать новый каталог для нашего проекта и перейти в него.

 mkdir flask-учебник компакт-диск Flask-учебник 

Вы также можете дополнительно использовать виртуальную среду для этого проекта со следующими двумя строками кода, которые создают нашу виртуальную среду, а затем активируют ее.

 virtualenv flask-учебник-env исходный колба-учебник-env / bin / активировать 

Библиотеки, которые мы будем использовать, включают Flask для создания нашего API, scikit-learn и numpy для нашей модели и scipy для чтения новых файлов изображений. Мы можем установить все это с помощью pip, инструмента для простой установки пакетов Python.

 pip install flask scikit-learn numpy scipy 

Прежде чем мы начнем, нам также понадобится модель машинного обучения для работы. Мы будем использовать модель, созданную в нашем предыдущем руководстве по классификации изображений, но не беспокойтесь, если вы еще не закончили это. В предыдущем посте мы построили рабочую модель и использовали ее для вывода прогнозов для тестовых изображений. Но наша модель существовала только внутри файла Python. Мы можем использовать формат файла .pkl, чтобы обработать нашу модель, то есть сохранить ее, сохранив на диск.Вы можете выбрать любой объект в Python, такой как списки, фреймы данных и словари, а затем распаковать их, чтобы загрузить обратно из памяти, как это было. Это полезно для моделей машинного обучения, так как это означает, что нам не нужно постоянно переобучать наши модели каждый раз, когда мы хотим их использовать.

Откройте файл Python из нашего предыдущего руководства (если вы не следовали ранее, вы можете получить полный исходный код здесь) и добавьте следующие строки, чтобы сохранить вашу модель как.pkl файл

 из sklearn.externals import joblib joblib.dump (clf, 'модель.pkl') 

После того, как вы запустили файл и сгенерировали файл model.pkl, убедитесь, что он сохранен в рабочем каталоге этого проекта.

Создание API

Теперь мы готовы создать наш API. Начнем с простого каркасного приложения Flask. Создайте новый файл Python api.py со следующим кодом:

 импортная колба из фляги импорт фляги app = Flask (__ имя__) если __name__ == '__main__': приложение.запустить (хост = '0.0.0.0', порт = 8000, отладка = True) 

Первые две строки импортируют нашу библиотеку, а затем мы создаем экземпляр этого класса, используя параметр __name__, потому что это будет единственный модуль в нашем приложении, и он определяет, где приложение должно искать связанные файлы (например, шаблоны, которые мы создадим в ближайшее время).

Последние две строки запускают наш API. Мы запустим наше приложение на хосте 0.0.0.0, так как мы хотим запускать его локально на нашем компьютере, и вы можете использовать любой доступный порт, в данном случае мы выбрали 8000.Вы также можете установить для параметра отладки значение True, если хотите, чтобы операторы отладчика выводились на терминал. Эти две строки должны оставаться внизу нашего кода в этом файле, а все остальное должно быть между ними.

Теперь вы можете вернуться в терминал и запустить API с помощью следующей команды:

 python api.py 

Вы должны получить следующий результат:

 * Работает на http://0.0.0.0:8000/ (нажмите CTRL + C, чтобы выйти) * Перезапуск со статом * Отладчик активен! * ПИН-код отладчика: 103-316-823 

Теперь вы можете открыть веб-браузер и перейти по адресу http: // localhost: 8000, где вы увидите страницу «404 URL не найден», поскольку наше приложение еще ничего не делает!

Итак, давайте создадим страницу индекса для открытия приложения.В наш файл api.py мы можем добавить следующий код для направления нашего приложения в файл index.html при входе. Нам также необходимо импортировать «render_template», который мы используем для возврата файлов html.

 импортная колба из flask import Flask, render_template app = Flask (__ имя__) @ App.route ( "/") @ App.route ( "/ индекс") def index (): вернуть flask.render_template ('index.html') если __name__ == '__main__': app.run (хост = '0.0.0.0', порт = 8000, отладка = True) 

В каталог нашего проекта мы добавим папку с именем «templates» и в ней создадим наш «index.html ’. На данный момент он может содержать простой заголовок.

  <Голова>  Модель SVHN как Flask API     <Тело> 

Средство прогнозирования количества домов в просмотре улиц Google

Наш файл api.py сам определяет сохраненные изменения, поэтому нам не нужно перезапускать его вручную при повторном тестировании.Мы можем просто обновить нашу страницу в браузере и теперь увидеть нашу загруженную веб-страницу.

Итак, у нас есть базовое приложение, обслуживающее простую веб-страницу. Теперь нам нужно создать конечную точку, в которую наша веб-страница может отправлять файл изображения, загруженный пользователем, чтобы затем обработать и сделать прогноз, прежде чем отправлять его обратно для отображения пользователю.

Конечная точка API для прогнозов

Давайте вернемся к нашему файлу api.py. Первое, что мы хотим сделать, - это загрузить нашу сохраненную модель при запуске приложения.

 из sklearn.externals import joblib если __name__ == '__main__': модель = joblib.load ('модель.pkl') app.run (хост = '0.0.0.0', порт = 8000, отладка = True) 

Затем в разделе маршрутизации индекса мы можем создать конечную точку для прогнозов.

 из flask import Flask, render_template, request @ app.route ('/ прогнозировать', методы = ['POST']) def make_prediction (): если request.method == 'POST': return render_template ('index.html ', label = "3") 

Здесь мы создали конечную точку «/ прогноз» для запросов HTTP POST. Мы будем отправлять этот запрос с нашей индексной страницы. В настоящее время мы просто возвращаем метку «3» для простоты, хотя в ближайшее время мы будем создавать наш фактический предсказатель. Мы также добавили еще один элемент в наш список импорта для запросов.

Теперь, переходя к нашему файлу index.html, нам нужно добавить код, который будет выполнять наш HTTP-запрос. В настоящее время у нас есть пустая страница только с заголовком.Давайте добавим форму, которая будет содержать средство выбора файла и кнопку «Прогнозировать». Пользователь может загрузить файл размером 32 × 32 .png и нажать «Прогнозировать», чтобы получить прогнозируемый ярлык.

 
{% if label%} {{label}} {% endif%}

Наше действие формы направляет наше приложение к конечной точке «/ прогноз» с помощью метода POST.Мы используем формат multipart / form-data для отправки наших данных, и это помогает нам знать, как поступать с данными при их получении обратно в API.

Два входа в нашей форме - это, во-первых, средство выбора файла, а во-вторых, кнопка «Прогноз».

У нас также есть код, использующий синтаксис, который обычно не встречается в файлах HTML: {% if label%} {{label}} {% endif%}. Это синтаксис jinja, и он используется для доступа к переменным, возвращаемым из нашего HTTP-запроса в HTML-файле. Здесь мы проверяем, существует ли метка, и если да, то показываем ее рядом с кнопкой «Прогноз».

Теперь вы можете обновить страницу в браузере, нажать «Прогноз», и ваша страница должна выглядеть так, с отображаемой меткой 3.

Прогноз номера дома

Теперь мы хотим сделать реальный прогноз. В нашем файле api.py нам нужно получить доступ к файлу изображения, загруженному пользователем, и использовать нашу модель, чтобы сделать прогноз для его метки.

 импортировать numpy как np из scipy import разное @ app.route ('/ прогнозировать', методы = ['POST']) def make_prediction (): если запрос.метод == 'POST': file = request.files ['изображение'] если не файл: return render_template ('index.html', label = "Нет файла") img = misc.imread (файл) img = img [:,:,: 3] img = img.reshape (1, -1) прогноз = model.predict (img) label = str (np.squeeze (прогноз)) если label == '10': метка = '0' вернуть render_template ('index.html', label = label, file = file) 

Первое, что мы делаем, это ищем файл изображения в данных, полученных из HTTP-запроса.Если его не существует, мы вернем метку «Нет файла», которая будет отображаться на нашей странице индекса.

Если изображение действительно существует, мы используем функцию imread для чтения его в виде массива пикселей (так мы представляли изображения при построении модели). Поскольку файлы .png часто хранятся с 4 цветовыми каналами вместо 3, которые мы использовали для представления RGB, мы возьмем только первые 3. Четвертый канал - это альфа-канал для прозрачности, но здесь это не имеет значения, поэтому мы можем просто исключите это.Затем мы изменяем нашу матрицу как единое изображение и делаем прогноз на основе изображения.

Прогноз создается как одномерный массив, содержащий 1 значение, поэтому мы используем функцию сжатия, чтобы получить фактическое число и преобразовать его в строку, прежде чем мы вернем его на страницу индекса. Нам также необходимо выполнить последнюю проверку, чтобы проверить, соответствует ли метка «10». Как вы помните, в наборе данных Street View House Number использовалась метка «10» для обозначения числа «0», поэтому наша модель действовала так же. Но при отображении метки пользователю, если его изображение содержит число «0», мы хотим, чтобы метка совпадала.

Давайте еще раз обновим нашу веб-страницу и протестируем ее с реальным изображением. Вы можете найти несколько примеров для использования в репозитории GitHub для этого проекта. Давайте протестируем его, загрузив «test-2.png», и, как вы увидите, он точно предсказывает метку 2. Созданная нами модель имела точность около 76% по нашим данным тестирования, поэтому она не будет генерировать правильные метки для всех время.

Мы создали приложение для сквозного машинного обучения. Приложив немного стиля, вы можете превратить его в красивое веб-приложение, которое показывает загруженное изображение вместе с прогнозом.Полный рабочий исходный код доступен в этом репозитории.

Узнайте больше о курсах, предлагаемых HyperionDev, в том числе о наших популярных онлайн-курсах по веб-разработке полного стека, мобильной разработке и разработке программного обеспечения. Чтобы увидеть больше подобных статей, загляните в блог HyperionDev.

Этот пост предоставила Элли Бирбек.

,

hack4impact-uiuc / flask-упражнение: практическое пошаговое руководство по изучению flask / python

перейти к содержанию Зарегистрироваться .

Смотрите также