Как научиться перевоплощаться


Превращение в животных. Сверхвозможности человеческого мозга. Путешествие в подсознание

Превращение в животных

Многие практики активно экспериментируют со своим телесным обликом в фазе, благо ее пространство позволяет принять любую форму. Подобная деятельность в фазе, несмотря на определенную сложность, является одной из самых популярных и интересных. Рано или поздно с этим экспериментирует любой продвинутый практик.

Любопытный факт!

Человек находится в фазе в форме и ощущении человека только по той причине, что привык к этому в повседневной жизни. На самом деле в фазе можно ощутить себя в мельчайших деталях кем угодно и чем угодно, ведь как такового тела там просто нет.

Главная особенность экспериментов со сменой физического восприятия заключается в невероятной подробности ощущений. Если практик в фазе принял форму ящера, то он чувствует не только хвост, но и раздвоенный язык. Если практик в фазе принял форму волка, то он чувствует когти на мохнатых лапах, зубы и имеет невероятно обостренный нюх. И это касается всех возможных ощущений, степень достоверности которых зависит от мастерства перевоплощения.

Складывается ощущение, будто у человека в мозгу временно появляются участки, отвечающие за восприятие того, чего нет. И тогда он не просто чувствует, но еще и управляет этим состоянием. Например, если практик в фазе стал птицей, то он не просто чувствует крылья, но и пользуется ими так, будто они всегда у него были. Такая перестройка восприятий возможна относительно всех ощущений человека и касается не только одушевленных объектов, но и неодушевленных, будь то камни, деревья, мебель и т. д.

Итак, техники превращения телесного восприятия следующие.

Превращение при разделении

Сразу при разделении нужно фокусировать внимание на том, что практик уже имеет нужный вид. Это нужно не просто представлять, но и сразу пытаться почувствовать. Например, если фазер хочет превратиться в змею, то при выкатывании он должен сразу попытаться во что бы то ни стало почувствовать себя в длинном теле змеи, а не человека. Если это не удается, нужно затем использовать другие техники превращения, так как эта применяется только в начале входа в фазу. Если же эффект получился, то нужно сразу же приступать к углублению фазы в новом полученном теле, как и при обычном разделении.

Динамичное превращение

Находясь в фазе в виде человека, нужно имитировать быстрые движения животного, внешний вид которого необходимо принять. Во время этого процесса важно не просто имитировать движения, но и пытаться себя почувствовать этим животным. Постепенно практик принимает все анатомические ощущения и внешний вид, к которым стремился. К примеру, если практик решил стать тигром, то он должен пытаться бежать прыжками на четырех конечностях, почувствовать все тело большой кошки и его общую динамику, начиная от соприкосновения подушечек лап и когтей с землей и заканчивая кончиком хвоста.

Превращение при перемещении

При технике перемещения телепортацией с закрытыми глазами нужно фокусировать внимание не столько на цели, сколько на своем внешнем виде и внутренних ощущениях. Когда перемещение закончится, фазер попадет в необходимое место в нужном виде. Например, если практик решил стать сферой без телесного восприятия, то он должен закрыть глаза в фазе и сфокусироваться на мыслеформе места, где он хочет оказаться, и своем ощущении. Тут же возникнет ощущение полета и постепенного трансформирования телесного восприятия. В зависимости от степени концентрации через несколько секунд полет закончится в нужном месте, где практик сразу же будет иметь сферическое зрение и соответствующее телесное ощущение.

Превращение намерением

Опытным практикам или тем, кто может легко концентрировать свое внимание на желании, часто удается принять нужную форму без какой-либо специальной техники. Им зачастую достаточно просто очень сильно захотеть принять ту или иную форму, как она резко или постепенно к ним приходит. В конечном итоге именно к этому нужно стремиться всем фазерам. Например, если практик решил стать драконом, то он фокусирует намерение на своем желании и его телесное восприятие начинает расплываться, а затем снова стабилизируется уже в измененном виде. Либо начинает быстро и осязаемо мутировать в огнедышащее существо. Неплохим помощником во время выполнения данной техники могут служить эликсиры, таблетки, микстуры, которые заранее программируются на соответствующий результат при применении в фазе.

Во всех подобных техниках, как и вообще во всей практике фазы, огромное значение имеет сила намерения, уверенность, желание, целеустремленность. Зачастую совершенно не нужно знать конкретных техник, если ты уверенно хочешь достичь цели любой ценой. Именно проблемы с намерением и уверенностью всегда лежат в основе неудач с перевоплощением в фазе. Часто фазер просто не способен поверить в свои силы и возможности, что и находит отражение в провальных попытках принять иной телесный вид.

Любая неуверенность во время выполнения техник превращения в фазе всегда находит отражение в конечном результате. С другой стороны, наличие неуверенности сигнализирует об определенной степени самоанализа, что, в свою очередь, говорит о недостаточной концентрации на технике. Поэтому если есть полная концентрация на технике, элемент вживания в нее, то результат практически гарантирован.

С точки зрения углубления и удержания важно производить трансформацию внешнего вида быстро или при наличии постоянных ярких ощущений и действий. В противном случае, например при затяжном и медленном превращении, неминуем фол.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Читать книгу целиком

Поделитесь на страничке

Как превратить ежедневные поездки в изучение языка

Сегодня классы больше не единственное или даже лучшее место для изучения нового языка, такого как финский. Все больше и больше людей обнаруживают, что они могут легко выучить язык практически везде, где у них есть несколько минут свободного времени, включая ежедневные поездки на работу. По данным Бюро переписи населения США, средний американец тратит более 50 минут в день на дорогу на работу и с работы, или более 300 часов в год.

Переосмысление ежедневных поездок на работу

Но вместо того, чтобы просто сидеть в пробке и тратить время зря, вы можете вместо этого использовать свои ежедневные поездки на работу, чтобы буквально выучить финский всего за несколько коротких месяцев! FinnishPod101 разработал специализированные средства обучения, которые вы можете использовать по дороге на работу (и снова домой), чтобы выучить язык в свободное время. Продолжайте читать, чтобы узнать, как получить бесплатную аудиокнигу для использования в следующей поездке, чтобы вы могли сами убедиться, насколько легко превратить «мертвое время» в реализацию своей мечты об изучении нового языка!

Но прежде чем мы рассмотрим, как превратить ваш дом в мини-класс, давайте внимательнее рассмотрим 4 причины, по которым традиционная классная обстановка не лучший вариант для большинства людей в современном быстро меняющемся мире.

  • Трудности с доступом к классу и обратно
  • Обучение по чужому расписанию
  • Очень дорого и может стоить 1000 долларов на завершение
  • Могут потребоваться годы, чтобы, наконец, закончить классы и выучить язык

Простая истина заключается в том, что традиционное обучение в классе просто неприемлемо для большинства людей в сегодняшнем очень быстро меняющемся мире, испытывающем нехватку времени. Теперь давайте посмотрим, как вы можете выучить язык быстрее, проще и с гораздо меньшими затратами, чем традиционные уроки - и все это во время поездки на работу и обратно домой!

3 причины, по которым ежедневные поездки могут помочь вам овладеть языком

1.Среднее время в пути составляет более 300 часов в год

Между поездкой на работу и возвращением домой более 6 часов в неделю тратятся впустую и не помогают вам в достижении каких-либо целей или задач. Но благодаря онлайн-платформам для изучения языков с аудиокнигами и другими ресурсами, к которым вы можете получить доступ во время поездок на работу, вы можете легко превратить потраченное впустую время в ощутимый прогресс в изучении нового языка. С более чем 300 часами работы в год, ежедневные поездки на работу могут дать вам достаточно времени, чтобы буквально каждый год осваивать новый язык!

2.Увеличьте свой потенциал заработка, добираясь до работы

Как бы вы хотели превратить все эти свободные часы в пути каждую неделю в дополнительные деньги на новую машину, дом или даже отпуск вашей мечты? Согласно исследованиям, человек, зарабатывающий 30 000 долларов в год, может увеличить свой годовой доход на 600 долларов и более, изучая второй язык. Накапливая за всю жизнь, вы можете увеличить свой общий заработок на 70 000 долларов или более, одновременно осуществив свою мечту выучить новый язык во время ежедневных поездок на работу!

Как? От работы по переводу на дому до работы за границей - есть много способов использовать ваш второй язык, чтобы получить больше денег на вашем банковском счете! Так что вместо того, чтобы тратить свое драгоценное время, вы можете сделать поездки на работу более продуктивными и прибыльными, а чем больше языков вы изучаете, тем выше ваш потенциальный доход.

3. Повторение - ключ к освоению нового языка

Не уверены, практично ли изучать другой язык каждый день в пути на работу и обратно? Что ж, это не только возможно - ежедневное обучение в машине по дороге на работу и с работы может помочь вам выучить и освоить финский или любой другой язык намного быстрее! Простая правда в том, что повторение абсолютно необходимо для истинного усвоения и овладения любым языком. Итак, если вы слушаете аудиокниги или даже аудио-уроки по дороге на работу, а затем повторяете тот же урок по дороге домой, информация, скорее всего, будет «заблокирована» в вашей долговременной памяти!

5 способов, с помощью которых FinnishPod101 упрощает изучение языка в дороге

FinnishPod101 помогает таким же людям, как вы, изучать и осваивать финский язык, не выходя из дома, во время ежедневных поездок на работу или в любом месте, где у них есть несколько минут свободного времени.Вот пять функций FinnishPod101, которые упрощают изучение нового языка во время поездок на работу и с работы:

1. Самая большая коллекция аудиоуроков на планете от преподавателей-носителей языка
Каждую неделю FinnishPod101 создает новые аудио-уроки от преподавателей-носителей языка. Все уроки короткие, по делу и гарантированно улучшат ваше владение финским языком.

2. Слово дня
Простое знакомство с новой информацией и словарными терминами поможет вам повысить беглость и владение финским языком.Поэтому каждый день FinnishPod101 добавляет новое слово дня, которое вы можете выучить и запомнить в дороге.

3. Мини-уроки с суточной дозой
Вы в короткой поездке на работу, но все же хотите добиться прогресса в изучении финского языка? Не проблема! Наши мини-уроки Daily Dose продолжаются не более 1 минуты и предназначены для улучшения вашей грамматики, словарного запаса и произношения.

4. Весь контент доступен в удобном мобильном приложении
Вам не нужен компьютер или планшет, чтобы изучать финский язык во время ежедневных поездок на работу.На FinnishPod101 все наши уроки, инструменты и ресурсы доступны 24/7 через мобильное приложение. Это означает, что вы можете получить доступ ко всем нашим аудио-урокам и другим инструментам во время поездки на работу или в любое время, когда у вас есть несколько свободных минут!

5. Аудиокниги и другие дополнительные ресурсы
Помимо самой большой в мире онлайн-коллекции аудиоуроков в формате HD, FinnishPod101 также создал несколько аудиокниг, чтобы улучшить ваше понимание и сделать изучение языка во время поездок на работу более удобным, чем когда-либо!

Заключение

Среднее время в пути для большинства американцев составляет более 300 часов в год, и это прекрасная возможность выучить и освоить новый язык.Фактически, вы можете использовать «мертвое время» во время ежедневных поездок на работу, чтобы выучить новый язык и потенциально увеличить свой пожизненный заработок до 70 000 долларов и более! Какой бы ни была ваша мотивация, FinnishPod101 предлагает инструменты и ресурсы, которые помогут вам ежегодно изучать новый язык во время поездок на работу и обратно. Действуйте прямо сейчас, и мы даже предоставим вам бесплатную аудиокнигу, которую вы можете попробовать в следующей поездке!

.

Визуализация моделей, данных и обучение с помощью TensorBoard - документация PyTorch Tutorials 1.6.0

В 60-минутном блице, мы покажем вам, как загружать данные, пропустите его через модель, которую мы определяем как подкласс nn.Module , обучить эту модель на обучающих данных и протестировать на тестовых данных. Чтобы увидеть, что происходит, мы распечатываем некоторые статистические данные в качестве модели. это тренировка, позволяющая понять, прогрессирует ли тренировка. Однако мы можем добиться большего: PyTorch интегрируется с TensorBoard, инструмент, предназначенный для визуализации результатов нейронной сетевые обучающие программы.В этом руководстве показаны некоторые из его функциональность, используя Набор данных Fashion-MNIST которые можно прочитать в PyTorch с помощью torchvision.datasets .

В этом руководстве мы узнаем, как:

  1. Считывание данных с соответствующими преобразованиями (почти идентично предыдущему руководству).
  2. Настройте TensorBoard.
  3. Напишите в TensorBoard.
  4. Проверьте архитектуру модели с помощью TensorBoard.
  5. Используйте TensorBoard для создания интерактивных версий визуализаций, которые мы создали в прошлом руководстве, с меньшим количеством кода.

В частности, по пункту 5 мы увидим:

  • Несколько способов проверить наши данные обучения
  • Как отслеживать производительность нашей модели во время обучения
  • Как оценить производительность нашей модели после ее обучения.

Начнем с того же шаблонного кода, что и в руководстве по CIFAR-10:

 # import импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать numpy как np импортный фонарик импорт torchvision импортировать torchvision.transforms as transforms импортировать torch.nn как nn импортировать torch.nn.functional как F импортировать torch.optim как optim # трансформируется transform = transforms.Compose ( [transforms.ToTensor (), transforms.Normalize ((0.5,), (0.5,))]) # набор данных trainset = torchvision.datase 
.Группа

панд объяснила подробно | by Fabian Bosler

Чтобы продемонстрировать некоторые расширенные функции группировки, мы будем использовать простейшую версию шага применения (и подсчитывать строки в каждой группе) с помощью метода size . Мы делаем это для того, чтобы сосредоточиться на операциях groupby.

Мы более подробно рассмотрим методы применения в разделе 2 статьи.

Подсчитайте строки в каждой группе

  IN: 
grouped.size () OUT:
Торговый представитель
Aaron Hendrickson 292
Adam Sawyer 324
Adele Kimmel 115
Adrian Daugherty 369
Adrianna Shelton 37
...
Willie Lin 44
Willie Rau 95
Willie Sanchez 309
Yvonne Jones 74
Yvonne Lindsey 67
Длина: 499, dtype: int64

Группировка по имени торгового представителя

Ниже приведен первый пример, в котором мы сгруппировать по вариации одного из существующих столбцов. Я считаю, что это значительное улучшение по сравнению с постоянным созданием вспомогательных столбцов. Он просто сохраняет данные в чистоте.

В этом примере мы используем метод доступа к строке для получения имени.Вы можете прочитать об аксессуарах здесь.

  IN:  
df.groupby (
df ['Торговый представитель']. Str.split ('') .str [0]
) .size () OUT:
Торговый представитель
Аарон 292
Адам 324
Adele 115
Adrian 369
Adrianna 37
...
Wesley 144
Wilbert 213
William 1393 # Plenty of Williams
Willie 448
Yvonne 141
Длина: 318, dtype: int64

Группировка по или нет «Уильям» в имени представителя

Мы видели, что кажется, что Уильямсов много, давайте сгруппируем всех торговых представителей, у которых есть Уильям в своем имени.

  IN: 
df.groupby (
df ['Торговый представитель']. Apply (lambda x: 'William' in x)
) .size () OUT:
Торговый представитель
False 97111
True 2889
dtype: int64

Группировка по случайным сериям (только для иллюстративных целей)

Этот пример - по общему признанию - глупый, но он иллюстрирует то, что вы можете довольно хорошо группировать произвольные серии.

  IN: 
df.groupby (
pd.Series (np.random.choice (list ('ABCDG'), len (df)))
).size () OUT:
A 19895
B 20114
C 19894
D 20108
G 19989
dtype: int64

Группировка по трем равномерно разрезанным ведрам «Val»

В следующем примере мы применяем qcut к сначала числовой столбец. qcut равномерно распределяет данные по фиксированному количеству ячеек.

  IN:  
df.groupby (
pd.qcut (
x = df ['Val'],
q = 3,
label = ['low', 'mid', 'high']
)
. ) .size () OUT:
Val
low 33339
mid 33336
high 33325
dtype: int64

Группировка по сегментам «Val» нестандартного размера

Как и в предыдущем примере, мы распределяем данные по сегментам.Однако на этот раз мы также указываем границы бункера.

  IN:  
df.groupby (
pd.cut (
df ['Val'],
[0,3000,5000,7000,10000]
)
) .size () OUT:
Val
(0, 3000] 29220
(3000, 5000] 19892
(5000, 7000] 20359
(7000, 10000] 30529
dtype: int64

pd.Grouper важен! Это тоже помогло мне долго учиться, поскольку это невероятно полезно при работе с данными временных рядов.

Группировка по годам

В следующем примере мы собираемся использовать pd.Grouper (key = , freq = ) для группировки наших данных на основе указанной частоты для указанного столбца. . В нашем случае частота - 'Y' , а соответствующий столбец - 'Date' .

  IN:  
df.groupby (
pd.Grouper (
key = 'Date',
freq = 'Y'
)
) .size () OUT:
Date
2014- 12-31 19956
2015-12-31 20054
2016-12-31 20133
2017-12-31 20079
31.12.2018 19778
Freq: A-DEC, dtype: int64

Группировка по кварталам или другим частотам

Вместо 'Y' мы можем использовать другие стандартные частоты, например 'D', 'W', 'M' или 'Q' .Список менее распространенных частот можно найти в документации.
Я обнаружил, что «SM» для частоты окончания полумесяца (15-е и конец месяца) является интересным.

  IN:  
df.groupby (pd.Grouper (key = 'Date', freq = 'Q')). Size () OUT:
Date
2014-03-31 4949
2014-06- 30 4948
30.09.2014 4986
31.12.2014 5073
31.03.2015 4958
30.06.2015 4968
30.09.2015 5109
31.12.2015 5019
31.03.2016 5064
2016-06-30 4892
2016-09-30 5148
2016-12-31 5029
2017-03-31 4959
2017-06-30 5102
2017-09-30 5077
2017-12-31 4941
2018-03-31 4889
2018-06-30 4939
2018-09-30 4975
2018-12-31 4975
Freq: Q-DEC, dtype: int64

Группировка по нескольким столбцам

Пока что мы сгруппированы только по одному столбцу или преобразованию.Та же логика применяется, когда мы хотим группировать по нескольким столбцам или преобразованиям. Все, что нам нужно сделать, это передать список группе по .

  IN:  
df.groupby ([«Торговый представитель», «Название компании»]). Size () ВЫХОД:
Торговый представитель Название компании
Aaron Hendrickson 6-Foot Homosexuals 20
63D House'S 27
Angular Либерализм 28
Boon Blish'S 18
Деловые структуры 21 900 12..
Yvonne Jones Ограничение входа Westinghouse 20
Несговорчивые Fairgoers 18
Smarter Java 17
Yvonne Lindsey Meretricious Fabrication 28
Shrill Co-Op 39
Длина: 4619, dtype: int64

Случайные имена, клянусь!

.

Преобразование эшелона

В этом уроке показано, как преобразовать матрица к ее форма эшелона строки и его уменьшенная форма рядного эшелона.

Формы эшелона

Матрица находится в эшелоне строк , форма (ссылка) когда он удовлетворяет следующим условиям.

  • Первый ненулевой элемент в каждой строке, называемый ведущая запись , это 1.
  • Каждая ведущая запись находится в столбце справа от ведущая запись в предыдущей строке.
  • Строки со всеми нулевыми элементами, если таковые имеются, находятся ниже строк, имеющих ненулевой элемент.

Матрица находится в сокращенном эшелоне строк формы (rref) когда он удовлетворяет следующим условиям.

  • Матрица имеет вид эшелона строк (т.е. удовлетворяет три условия, перечисленные выше).
  • Начальная запись в каждой строке является единственной ненулевой записью в свой столбец.

Матрица в эшелонированной форме называется эшелонированной матрицей . Матрица A и матрица B являются примерами эшелонированных матриц.

1 2 3 4
0 0 1 3
0 0 0 1
0 0 0 0
1 2 0 0
0 0 1 0
0 0 0 1
0 0 0 0
А Б

Матрица A находится в форме эшелона строк, а матрица B находится в виде пониженного ряда.

Как преобразовать матрицу в ее эшелонированные формы

Любая матрица может быть преобразована в ее эшелонированные формы, используя ряд элементарные операции со строками. Вот как.

  1. Поворот матрицы
    1. Найдите опорную точку , первую ненулевую запись в первый столбец матрицы.
    2. Поменяйте местами строки, переместив сводную строку в первую строку.
    3. Умножьте каждый элемент в сводной строке на значение, обратное точка поворота, поэтому точка поворота равна 1.
    4. Добавьте кратные значения сводной строки к каждой из нижних строк, поэтому каждый элемент в сводном столбце нижнего строк равно 0.
  2. Чтобы получить матрицу в виде эшелона строк, повторите поворот
    1. Повторите процедуру с шага 1 выше, игнорируя предыдущие. сводные строки.
    2. Продолжайте до тех пор, пока не перестанут быть повороты. обработанный.
  3. Чтобы получить матрицу в уменьшенной форме эшелона строк , обработайте ненулевое значение записи над каждой точкой поворота.
    1. Определите последнюю строку, имеющую точку поворота, равную 1, и пусть это будет основная строка.
    2. Добавьте кратные значения сводной строки к каждой из верхних строк, пока каждый элемент над точкой поворота не станет равным 0.
    3. Двигаясь вверх по матрице, повторите этот процесс для каждой строки.

Преобразование матрицы в ее эшелонные формы: пример

Чтобы проиллюстрировать процесс трансформации, преобразуем Matrix A в рядный эшелон форма и форма сокращенного эшелона строки.

. .
А А 1 А 2

. .
A исх. A rref

Для преобразования матрицы A в ее эшелонированные формы мы реализовали следующая серия элементарных операций со строками.

  1. Мы нашли первую ненулевую запись в первом столбце матрицы в строке 2; поэтому мы поменяли местами строки 1 и 2, в результате в матрице A 1 .

  2. Работа с матрицей A 1 , мы умножили каждый элемент строки 1 на -2 и добавили результат к Строка 3. Это дает A 2 .

  3. Работа с матрицей A 2 , мы умножили каждый элемент строки 2 на -3 и добавили результат к Ряд 3.Это произвело A ref . Заметь A ref находится в форме эшелона строки, потому что это соответствует следующим требованиям: (а) первая ненулевая запись каждого строка равна 1, (b) первая ненулевая запись находится справа от первой ненулевое значение в предыдущей строке, и (c) строки, полностью состоящие из нули находятся внизу матрицы.

  4. И, наконец, работа с матрицей A ref , мы умножили вторую строку на -2 и добавили ее к первый ряд.Это произвело A rref . Обратите внимание, что A rref находится в уменьшенном форма рядного эшелона, так как удовлетворяет требованиям к форма эшелона строки плюс каждая ведущая ненулевая запись является единственной ненулевой запись в его столбце.

Примечание: Матрица эшелона строк, полученная в результате ряда элементарные операции со строками не обязательно уникальны.Другой набор строк операции могут привести к другой матрице эшелона строк. Тем не мение, уменьшенная матрица эшелонов строк уникальна; каждая матрица имеет только один приведенная матрица эшелонов строк.

Проверьте свое понимание

Проблема 1

Рассмотрим матрицу X , показанную ниже.

Какая из следующих матриц является сокращенной формой эшелона строк матрица X ?

(A) Матрица A
(B) Матрица B
(C) Матрица C
(D) Матрица D
(E) Ничего из вышеперечисленного

Решение

Правильный ответ (B).Элементарные операции со строками, используемые для изменения Показана матрица X в уменьшенном ряду ступенчатой ​​формы. ниже.

. . .
Х Х 1 Х 2 X rref

Чтобы изменить X на его уменьшенную форму эшелона строк, мы берем следующие шаги:

  1. Обменяю строки 1 и 2, получая X 1 .
  2. В X 1 , умножьте строку 2 на -5 и прибавьте ее к строке 3, получив Х 2 .
  3. В X 2 , умножьте строку 2 на -2 и прибавьте ее к строке 1, получив X rref .

Примечание: Матрица не находится в форме пониженного эшелона строк, потому что первая запись в строке 2 находится слева от первой записи в строке Ряд 3; он должен быть справа.Матрица C не находится в форме сокращенного эшелона строк, потому что в столбце 2 больше чем одна ненулевая запись. И наконец, матрица D не является в сокращенной форме эшелона строк, потому что следует строка 2 со всеми нулями строкой с ненулевым элементом; Все нулевые строки должны следовать за ненулевыми строками.

.

Смотрите также