Модная женская стрижка перьями — Женский рай

Содержание

1. Что представляет из себя стрижка
2. Как делается
3. На короткие волосы
4. На средние волосы
5. На длинные волосы
6. Как укладывать стрижку перьями
7. Фото модных стрижек с перьями 2019

Любая женщина хочет привлекать внимание, выглядеть ухоженной и стильной. От прически зависит то, как воспринимают ее целостный образ. Уже долгие годы наиболее востребованной является стрижка перьями. Ее можно совместить с любым фасоном прически, сохраняя общую форму и длину волос.

Делается данная прическа таким образом׃

• макушечные пряди и височные разделяют на более тонкие;
• выбранные прядки прореживают при помощи бритвы или ножниц.

Добиваются большего отличия между длинной волос на разных уровнях. Чем больше будет заметно различие в длине локонов, тем более пышной и свежей получится стрижка.

Очень красиво смотрится сформированный при помощи перышек затылок и коротко подстриженная височная область.

Как делается

Выбранную прядь подстригают V-образным способом. Неровное обрезание формирует на конце пряди зубчик. Для того чтобы добиться такого эффекта ножницы или бритву держат под определенным углом.

Крупные перья делают прическу более радикальной и броской. А вот мелкие «рабочие» пряди позволяют создать плавный переход между перышками и остальной массой волос. Оптимальный размер – 3-4 мм.

Пряди формируют необычную текстуру с эффектом «рваных» волос. Такая стрижка делает гриву еще пышнее.

На короткие волосы

Иногда даже самая аккуратная и модная короткая стрижка, нуждается в дополнительной корректировке, чтобы придать ей объем и яркую индивидуальность. Чтобы не менять общее направление формы, подберите подходящую вам к лицу стрижку и дополните ее рваными перьями.

Наиболее подходящими под этот стиль оформления считаются гарсон и укороченное каре. Можно попробовать оформить перышками боб, а также другую модную прическу.

Красиво смотрятся выделяющиеся из общей массы волос прядки, покрашенные на два или три тона светлее. Это позволяет добиться дополнительного объема и придает прически особый шарм.

На средние волосы

Делать рваные пряди можно на романтическом классическом каскаде, на длинном бобе и других прическах средней длины. Выбирайте тот стиль стрижки, который нравиться вам больше всего. А затем просите мастера оформить его отдельно подстриженными прядями.

Главное достоинство подстриженной таким образом прически средней длины, будет значительное увеличение объема и придание ей слегка растрепанного вида. Тип волос не имеет значения. Опытный мастер сразу же поймет, какая глубина прореживания нужна именно для вашей гривы.

Такие стрижки требуют не только мастерства, но и времени. Добиваясь красивого оформления, парикмахер обрабатывает большое количество прядей, своеобразно подстригая кончики на разной глубине.

На длинные волосы

Перышки на длинных волосах не только выглядят привлекательно, но и делают прическу более комфортной. Не нужно тщательно укладывать волосы, можно носить их распущенными. Такая копна выглядит красиво и объемно.

Иногда рваные пряди выполняются ступенчато, иногда филируются. Можно сделать такое оформление на всех волосах сразу или же только освежить их по краю.

Очень оригинально и эффектно смотрится каскад с перышками. Водопад волос выглядит привлекательно от макушки до самых концов прядей.

Как укладывать стрижку перьями

Наличие в стрижки равных прядок не дает гарантии того, что ее не придется укладывать для вечернего выхода в свет. Особенно если вы хотите соорудить на голове что-нибудь эдакое. Тогда можно прибегнуть к помощи бигуди, щипцов, утюжков или специальных щеток.

Зато повседневная прическа не займет много времени. Помойте голову, а затем высушите волосы, взбивая и встряхивая их руками. Получится довольно объемная прическа, которая будет прекрасно смотреться.

Основное правило – правильно рассчитать «хаотичность» волос. Слишком объемные торчащие пряди не всегда уместны. Однако прическу можно дополнить симпатичной заколкой или красивым ободком. Отдельные прядки можно зафиксировать лаком или выделить их еще ярче при помощи пенки или мусса для волос.

Фото модных стрижек с перьями 2019

Тренды на звездах: модные стрижки лета-2011

Лето – время начинать новую жизнь! Поэтому если ты хочешь измениться, но не знаешь, что для этого сделать, то лучше всего начинать с прически. Новый цвет волос и модная стрижка могут преобразить тебя и сделать намного привлекательней! Но выбрать подходящую прическу, которая будет украшать тебя не только летом-2011, но и все остальное время, достаточно сложно.

Мы решили облегчить тебе задачу и сделали обзор самых модных стрижек этого лета, которые обещают быть актуальными и в последующих сезонах! Обрати внимание на модные стрижки звезд, ведь они знают толк в трендахлета-2011. Читай наш обзор и выбирай!

Модная стрижка лета-2011: «лесенка» как у Анджелины Джоли

Если ты не готова кардинально измениться и расстаться с длинными локонами, выбирай модную стрижку лета-2011 «лесенку», как у Анджелины Джоли.

Название этой модной стрижки говорит само за себя: крайние передние пряди состригаются ступенями от более коротких к длинным, красиво обрамляя лицо. Если твои волосы не очень густые, то она придаст им объем, и наоборот – облегчит тяжелые локоны и придаст им более легкий и воздушный вид.

Такая стрижка подходит к любой форме лица и типу волос. Очень модная стрижка на все времена!

Модная стрижка лета-2011: с челкой как у Наоми Кэмпбелл

Челки по-прежнему в моде! Летом-2011 актуальны графичные ровные стрижки с длинной прямой челкой.

Если у тебя длинные волосы, бери пример с Наоми Кэмпбелл. Если же ты предпочитаешь короткие стрижки, обрати внимание на модное классическое каре с ровной линией волос и длинной челкой.

Модная стрижка лета-2011: «каскад» как у Дженифер Энистон

Модная стрижка лета-2011 «каскад», как у Дженифер Энистон, идет очень многим и отлично смотрится как на прямых, так и на вьющихся волосах.

Многие путают «каскад» с «лесенкой», однако это не одно и то же. Во время стрижки «каскад» волосы состригаются ступенями: верхний слой самый короткий, а нижние пряди более длинные, в то время как в «лесенке» короткие пряди у лица переходят в более длинные волосы сзади. Впрочем, с любой из этих стрижек ты всегда будешь в тренде!

Модная стрижка лета-2011: длинное каре как у Хайди Клум

Модная стрижка «каре» никогда не выходит из моды! Обрати внимание на прическу Хайди Клум: она предпочитает длинное градуированное (неровное) каре с челкой. Эта модная стрижка лета-2011 еще и очень женственная. Она подходит для волос любой густоты и текстуры и достаточно легко поддается укладке.

Модная стрижка лета-2011: гладкий «боб» как у Киры Найтли

Модная стрижка лета-2011 «боб», как у Киры Найтли, становится все популярнее. Если у тебя узкое или угловатое лицо, выбирай гладкий короткий «боб», а вот обладательницам круглого лица больше подойдет удлиненный вариант этой модной стрижки!

Модная стрижка лета-2011: «пикси» как у Эван Рейчел Вуд

Короткие стрижки – настоящий тренд лета-2011!

Однако не каждой девушке хватит смелости решиться на модную, но короткую мальчишескую стрижку «пикси», как у Эван Рейчел Вуд. Тем не менее все больше звезд расстаются с длинными локонами в пользу этой модной и удобной прически лета-2011.

Давно прошли те времена, когда короткие волосыносили только мужчины. Смотри сама, модная стрижка «пикси» выглядит очень стильно, женственно и сексуально! Не бойся меняться и экспериментировать с образами!

Фото: Splash/Alloverpress.ru

11 Подвыборка для дисбалансов классов

Содержание

• Методы подвыборки
• Подвыборка во время передискретизации
• Осложнения
• Использование пользовательских методов подвыборки

В задачах классификации несоответствие частот наблюдаемых классов может оказать существенное негативное влияние на подбор модели. Одним из методов устранения такого дисбаланса классов является подвыборка обучающих данных таким образом, чтобы смягчить проблемы. Примеры методов выборки для этой цели:

• понижение частоты дискретизации : случайное подмножество всех классов в обучающем наборе, чтобы частота их классов соответствовала наименее распространенному классу. Например, предположим, что 80 % выборок обучающей выборки относятся к первому классу, а остальные 20 % — ко второму классу. Понижающая выборка будет случайным образом выбирать первый класс, чтобы он был того же размера, что и второй класс (так что только 40% всего обучающего набора используется для соответствия модели).
  каретка содержит функцию ( downSample ), чтобы сделать это.
• повышающая выборка : случайная выборка (с заменой) класса меньшинства, чтобы он был того же размера, что и класс большинства. каретка содержит функцию ( upSample ) для этого.
• гибридные методы : методы, такие как SMOTE и ROSE, уменьшают выборку большинства классов и синтезируют новые точки данных в меньшинстве классов. Есть два пакета ( DMwR и ROSE ), которые реализуют эти процедуры.

Обратите внимание, что этот тип выборки отличается от разделения данных на обучающую и тестовую выборку. Вы никогда не захотите искусственно сбалансировать тестовый набор; частоты его класса должны соответствовать тому, что можно было бы увидеть «в дикой природе». Кроме того, описанные выше процедуры не зависят от методов повторной выборки, таких как перекрестная проверка и начальная загрузка.

На практике можно взять обучающую выборку и перед подгонкой модели произвести выборку данных. Есть две проблемы с этим подходом

• Во-первых, во время настройки модели пропущенные выборки, созданные во время повторной выборки, также просматриваются и могут не отражать дисбаланс классов, с которым столкнутся будущие прогнозы. Это может привести к чрезмерно оптимистичным оценкам производительности.
• Во-вторых, процесс подвыборки, вероятно, вызовет большую неопределенность модели. Будут ли результаты модели отличаться для другой подвыборки? Как и выше, статистика повторной выборки, скорее всего, сделает модель более эффективной, чем она есть на самом деле.

Альтернативой является включение подвыборки в обычную процедуру повторной выборки. Это также рекомендуется для этапов предварительной обработки и выбора функций. Два недостатка заключаются в том, что это может увеличить время вычислений, а также может усложнить анализ другими способами (см. Раздел ниже о ловушках).

11.1 Методы подвыборки

Чтобы проиллюстрировать эти методы, давайте смоделируем некоторые данные с дисбалансом классов, используя этот метод. Мы смоделируем обучающий и тестовый наборы, каждый из которых содержит 10 000 образцов и коэффициент меньшинства около 5,9.%:

 библиотека(вставка)
set.seed(2969)
imbal_train <- twoClassSim (10000, перехват = -20, linearVars = 20)
imbal_test <- twoClassSim (10000, перехват = -20, linearVars = 20)
таблица (imbal_train $ класс) 

 ##
## Класс1 Класс2
## 9411 589 

Давайте создадим разные версии тренировочного набора перед настройкой модели:

 set.seed(9560)
down_train <- downSample(x = imbal_train[ -ncol(imbal_train)],
                         y = imbal_train$класс)
таблица (down_train $ класс) 

 ##
## Класс1 Класс2
## 589 589 

 набор семян (9560)
up_train <- upSample(x = imbal_train[ -ncol(imbal_train)],
                     y = imbal_train$класс)
таблица (up_train $ класс) 

 ##
## Класс1 Класс2
## 9411 9411 

 библиотека (DMwR)
set. seed(9560)
smote_train <- SMOTE (класс ~ ., данные = imbal_train)
Таблица (smote_train $ Класс) 

 ##
## Класс1 Класс2
## 2356 1767 

 библиотека (РОЗА)
set.seed (9560)
rose_train <- ROSE(класс ~ ., данные = imbal_train)$данные
таблица (rose_train $ класс) 

 ##
## Класс1 Класс2
## 4939 5061 

Для этих данных мы будем использовать групповую классификацию и оценим площадь под ROC-кривой, используя пять повторений 10-кратного CV.

 ctrl <- trainControl (метод = "repeatedcv", повторы = 5,
                     классПробс = ИСТИНА,
                     SummaryFunction = twoClassSummary)
set.seed(5627)
orig_fit <- train (класс ~ ., data = imbal_train,
                  метод = "деревянная сумка",
                  nбагг = 50,
                  метрика = "РПЦ",
                  трКонтрол = Ctrl)
set.seed(5627)
down_outside <- train (класс ~ ., data = down_train,
                      метод = "деревянная сумка",
                      nбагг = 50,
                      метрика = "РПЦ",
                      трКонтрол = Ctrl)
set. seed(5627)
up_outside <- train (класс ~ ., data = up_train,
                    метод = "деревянная сумка",
                    nбагг = 50,
                    метрика = "РПЦ",
                    трКонтрол = Ctrl)
set.seed(5627)
rose_outside <- поезд (класс ~ ., данные = rose_train,
                      метод = "деревянная сумка",
                      nбагг = 50,
                      метрика = "РПЦ",
                      трКонтрол = Ctrl)
set.seed(5627)
smote_outside <- train (класс ~ ., data = smote_train,
                       метод = "деревянная сумка",
                       nбагг = 50,
                       метрика = "РПЦ",
                       trControl = ctrl) 

Мы сопоставим результаты повторной выборки и создадим оболочку для оценки производительности набора тестов:

 external_models <- list(original = orig_fit,
                       вниз = вниз_снаружи,
                       вверх = вверх_снаружи,
                       SMOTE = smote_outside,
                       РОЗА = rose_outside)
external_resampling <- ресамплинг (внешние_модели)
test_roc <- функция (модель, данные) {
  библиотека (pROC)
  roc_obj <- roc(данные$класс,
                 предсказать (модель, данные, тип = "проблема") [ "Класс1"],
                 уровни = c("Класс2", "Класс1"))
  ci(roc_obj)
  }
external_test <- lapply (outside_models, test_roc, data = imbal_test)
external_test <- lapply (outside_test, as.
  vector)
external_test <- do.call("rbind", external_test)
colnames(outside_test) <- c("нижний", "ROC", "верхний")
external_test <- as.data.frame(outside_test)
сводка (outside_resampling, metric = "ROC") 

 ##
## Вызов:
## summary.resamples(object = external_resampling, metric = "ROC")
##
## Модели: оригинал, вниз, вверх, SMOTE, ROSE
## Количество ресемплов: 50
##
## ОКР
## Мин. 1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Макс. АН
## исходный 0,9098237 0,9298348 0,9386021 0,9394130 0,9493394 0,9685873 0
## вниз 0,9095558 0,9282175 0,9453907 0,9438384 0,9596021 0,9836254 0
## вверх 0,9989350 0,9999980 1,0000000 0,9998402 1,0000000 1,0000000 0
## УДАР 0.9697171 0,9782214 0,9834234 0,9817476 0,9857071 0,9928255 0
## ROSE 0.8782985 0.8941488 0.8980313 0.8993135 0.9056404 0.9203092 0 

 external_test 

 ## нижний ROC верхний
## исходный 0,9130010 0,9247957 0,9365905
## вниз 0,9286964 0,9368361 0,9449758
## вверх 0,9244128 0,9338499 0,9432869
## СМЕТ 0,9429536 0,9490585 0,9551634
## ROSE 0,9383809 0,9459729 0,9535649 

Оценки обучающей и тестовой выборки для площади под ROC-кривой не коррелируют. Основываясь на результатах повторной выборки, можно сделать вывод, что повышение частоты дискретизации почти идеально, а ROSE работает относительно плохо. Причина того, что апсэмплинг работает так хорошо, заключается в том, что выборки в большинстве классов реплицируются и имеют большой потенциал как для построения модели, так и для резервных наборов. По сути, несогласные здесь не являются действительно независимыми образцами.

На самом деле все методы выборки работают примерно одинаково (на основе набора тестов). Статистические данные для базовой модели, подходящей без выборки, в значительной степени совпадают друг с другом (0,939 с помощью повторной выборки и 0,925 для тестового набора).

11.2 Подвыборка во время передискретизации

Последние версии Caret позволяют пользователю указать подвыборку при использовании последовательности , чтобы она выполнялась внутри передискретизации. Доступ ко всем четырем методам, показанным выше, можно получить из базового пакета, используя простой синтаксис. Если вы хотите использовать свою технику или хотите изменить некоторые параметры для

SMOTE или ROSE , в последнем разделе ниже показано, как использовать пользовательскую субдискретизацию.

Чтобы включить подвыборку, используйте еще одну опцию в trainControl , называемую сэмплированием . Самый простой синтаксис — использовать строку символов с именем метода выборки, либо «вниз» , «вверх» , «smote» , либо «поднялся» . Обратите внимание, что для использования SMOTE и ROSE вам потребуется установить пакеты DMwR и ROSE соответственно.

Одна сложность связана с предварительной обработкой. Должна ли субдискретизация происходить до или после предварительной обработки? Например, если вы уменьшаете выборку данных и используете PCA для извлечения сигнала, должны ли нагрузки оцениваться по всему обучающему набору? Оценка потенциально лучше, поскольку используется весь обучающий набор, но подвыборка может захватывать небольшую часть пространства PCA. Нет очевидного ответа.

Поведение по умолчанию — подвыборка данных перед предварительной обработкой. Это можно легко изменить, и пример приведен ниже.

Теперь давайте повторно запустим наши модели дерева в мешках во время выборки внутри перекрестной проверки:

 ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", Repeats = 5,
                     классПробс = ИСТИНА,
                     SummaryFunction = twoClassSummary,
                     ## новая опция здесь:
                     выборка = "вниз")
set.seed(5627)
down_inside <- train (класс ~ ., data = imbal_train,
                     метод = "деревянная сумка",
                     nбагг = 50,
                     метрика = "РПЦ",
                     трКонтрол = Ctrl)
## теперь просто измените эту опцию
ctrl$sampling <- "вверх"
set.seed(5627)
up_inside <- train (класс ~ ., data = imbal_train,
                   метод = "деревянная сумка",
                   nбагг = 50,
                   метрика = "РПЦ",
                   трКонтрол = Ctrl)
ctrl$sampling <- "роза"
set. seed(5627)
rose_inside <- поезд (класс ~ ., данные = imbal_train,
                     метод = "деревянная сумка",
                     nбагг = 50,
                     метрика = "РПЦ",
                     трКонтрол = Ctrl)
ctrl$sampling <- "ударил"
set.seed(5627)
smote_inside <- train (класс ~ ., data = imbal_train,
                      метод = "деревянная сумка",
                      nбагг = 50,
                      метрика = "РПЦ",
                      trControl = ctrl) 

Вот результаты передискретизации и набора тестов:

 inside_models <- list(original = orig_fit,
                      вниз = вниз_внутри,
                      вверх = вверх_внутри,
                      SMOTE = smote_inside,
                      РОЗА = роза_внутри)
inside_resampling <- resamples(inside_models)
inside_test <- lapply(inside_models, test_roc, data = imbal_test)
inside_test <- lapply(inside_test, as.vector)
inside_test <- do.call("rbind", inside_test)
colnames(inside_test) <- c("нижний", "ROC", "верхний")
inside_test <- as. data.frame(inside_test)
сводка (inside_resampling, metric = "ROC") 

 ##
## Вызов:
## summary.resamples(object = inside_resampling, metric = "ROC")
##
## Модели: оригинал, вниз, вверх, SMOTE, ROSE
## Количество ресемплов: 50
##
## ОКР
## Мин. 1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Макс. АН
## исходный 0,9098237 0,9298348 0,9386021 0,9394130 0,9493394 0,9685873 0
## вниз 0,9140294 0,9381766 0,9453610 0,9438490 0,9492917 0,9684522 0
## вверх 0,8887678 0,9308075 0,9393226 0,9392084 0,9517913 0,9679569 0
## УДАР 0.9203876 0,9453453 0,9520074 0,9508721 0,9596354 0,9746933 0
## ROSE 0.9305013 0.9442821 0.9489859 0.9511117 0.9572416 0.9756750 0 

 inside_test 

 ## нижний ROC верхний
## исходный 0,9130010 0,9247957 0,9365905
## вниз 0,9354534 0,9419704 0,9484875
## вверх 0,9353945 0,9431074 0,9508202
## УДАР 0,9465262 0,9524213 0,9583164
## ROSE 0,9369170 0,9448367 0,9527563 

На рисунке ниже показана разница в площади под ROC-кривой и результатами тестового набора для показанных здесь подходов. Повторение процедур подвыборки для каждой повторной выборки дает результаты, более соответствующие набору тестов.

11.3 Осложнения

Пользователь должен знать, что при субдискретизации могут произойти некоторые вещи, которые могут вызвать проблемы в их коде. Как упоминалось ранее, одной из таких проблем является выборка, связанная с предварительной обработкой. Другие:

• Редко представленные категории в факторных переменных могут превратиться в предикторы с нулевой дисперсией или могут быть полностью исключены из модели.
• Базовые функции, выполняющие выборку (например, SMOTE , downSample и т. д.) работают совершенно по-разному, и это может повлиять на ваши результаты. Например, SMOTE и ROSE преобразуют входной аргумент предиктора во фрейм данных (даже если вы начинаете с матрицы).
• В настоящее время веса выборки не поддерживаются при субвыборке.
• Если вы используете tuneLength для указания сетки поиска, имейте в виду, что данные, которые используются для определения сетки, не были выбраны. В большинстве случаев это не имеет значения, но если на процесс создания сетки влияет размер выборки, вы можете в конечном итоге использовать неоптимальную сетку настройки.
• Для некоторых моделей, требующих больше выборок, чем параметров, уменьшение размера выборки может помешать подбору модели.

11.4 Использование пользовательских методов подвыборки

Пользователи могут создавать собственные процедуры подвыборки. Для этого используется альтернативный синтаксис с аргументом выборки trainControl . Раньше мы использовали простую строку в качестве значения этого аргумента. Другой способ указать аргумент — использовать список с тремя (именованными) элементами:

• Значение имени представляет собой строку символов, используемую при печати объекта train . Это может быть любая строка.
• Элемент func — это функция, выполняющая субдискретизацию. У него должны быть аргументы с именами x и y , которые будут содержать данные предикторов и результатов соответственно. Функция должна возвращать список с одноименными элементами.
• Элемент first представляет собой одиночное логическое значение, указывающее, должна ли субдискретизация выполняться первой относительно предварительной обработки. Значение FALSE означает, что функция подвыборки получит выборочные версии x и y .

Например, вот как выглядит версия списка аргумента с выборкой при использовании простой понижающей выборки:

 down_inside$control$sampling 

 ## $name
## [1] "вниз"
##
## $функция
## функция(х, у)
## downSample(x, y, list = TRUE)
##
## $первый
## [1] TRUE 

В качестве другого примера предположим, что мы хотим использовать SMOTE, но используем 10 ближайших соседей вместо 5 по умолчанию. Для этого мы можем создать простую оболочку вокруг SMOTE и вместо этого вызовите это:

 smotest <- list(name = "SMOTE с большим количеством соседей!",
                функция = функция (х, у) {
                  библиотека (DMwR)
                  dat <- if (is. data.frame(x)) x else as.data.frame(x)
                  дата$.y <- y
                  dat <- SMOTE(.y ~ ., data = dat, k = 10)
                  list(x = dat[ !grepl(".y", colnames(dat), fixed = TRUE)],
                       у = дата$.у)
                  },
                первый = ИСТИНА) 

Объект управления тогда будет:

 ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", repeats = 5,
                     классПробс = ИСТИНА,
                     SummaryFunction = twoClassSummary,
                     выборка = самый лучший) 

Как часто нужно менять ковер?

 

 

Как и большинство напольных покрытий, ковер не вечен. Но как узнать, что пришло время заменить ковер? Несколько вещей, таких как возраст, уровень износа, повреждения, такие как разрывы, пятна или запахи, а также повышенная аллергия, могут быть индикаторами того, что пришло время инвестировать в новый ковер. Если вы не уверены, следует ли заменить ковер или нет, читайте дальше, чтобы узнать больше о признаках, на которые следует обращать внимание при рассмотрении вопроса о замене ковра.

 

 

 

Возраст ковра

 

Несмотря на то, что с годами ковер изменился, сегодня его срок службы обычно составляет от 5 до 15 лет. Срок службы конкретного ковра зависит от типа ковра, ковровой подушки, волокон ковра и износа, которому подвергается ковер. Например, ковер в спальне для гостей, где мало людей, вероятно, прослужит дольше, чем ковер в коридоре с интенсивным движением. В домах с детьми и домашними животными ковры изнашиваются чаще, чем в домах со спокойным образом жизни, поэтому необходимо учитывать множество факторов. Хотя не существует определенного способа определить, находится ли ваш ковер в том возрасте, когда его необходимо заменить, обычно существуют физические индикаторы, которые подскажут вам, что пришло время заменить ковер.

 

Если вы хотите увеличить срок службы вашего ковра, в зависимости от вашего образа жизни, вы должны проводить профессиональную чистку ковра каждые 18–24 месяца, регулярно пылесосить и следовать инструкциям по правильному уходу и обслуживанию, приведенным в гарантия на ковер. Если у вас есть ковер более 20 лет, лучше заменить его, чтобы сохранить качество и комфорт воздуха в вашем доме.

 

 

Износ, повреждения и разрывы

 

Ковры и ковровые подушки изнашиваются по разным причинам, и на них появляются разрывы, повреждения и морщины. Небольшие разрывы иногда можно исправить, но большие разрывы часто повреждаются без возможности восстановления. Участки ковра, которые часто подвергаются движению, могут иметь признаки износа по внешнему виду. Если ваш ковер когда-то был более яркого цвета, но теперь имеет тенденцию выглядеть грязным, независимо от того, сколько вы его чистите, вероятно, пришло время для нового ковра. Области перед дверными проемами часто первыми подвергаются такому износу. Ковер также может со временем потускнеть, поэтому, если ваш ковер когда-то был красивого яркого цвета, но теперь кажется тусклым и изношенным, вы можете рассмотреть варианты ковров. Хотя выцветание ковра не всегда является необходимой причиной для покупки ковра, это может быть хорошим вариантом, если у вас есть эта проблема наряду с другими признаками износа.

 

На участках с интенсивным движением, таких как вестибюли, коридоры, лестницы и игровые комнаты, также будут видны следы износа ковриков. Матовый ковер лежит более плоско, чем его первоначальный вид, и его трудно вернуть к жизни. Во многих случаях матовый ковер является отличной причиной для покупки нового ковра.

 

 

Изношен не только ковер, но и подушка ковра под ним. Складки на ковре — хороший показатель того, что вам нужен новый ковер. Еще одним признаком износа набивки является неровный ковер. Области вашего ковра, которые выше или ниже других областей, указывают на то, что ваш ковер нуждается в замене, как и ваш ковер.

 

 

Пятна и запахи

 

Пятна и запахи являются одними из наиболее распространенных причин замены ковра. Независимо от того, есть ли у вас маленькие дети или домашние животные, или вы являетесь тем, кто создает беспорядок, пятна и запахи, они могут нанести непоправимый ущерб вашему ковру.

 

Некоторые пятна на ковре легко удаляются, но пятна от красного вина и ванны могут никогда не выйти. Хотя вы можете передвигать мебель, чтобы скрыть их, не всегда возможно скрыть участки ковра с сильными пятнами. Профессиональная чистка иногда может помочь удалить или приглушить пятна, но это верно не во всех случаях, особенно в случае стойких пятен, таких как горчица или отбеливатель.

 

 

Пятна также могут вызывать стойкий запах. Когда пятна просачиваются в волокна ковра и подушку ковра, они могут приносить с собой неприятные запахи, которые сохраняются годами. Плесень и грибок являются основной причиной для покупки нового ковра, так как невозможно удалить эти запахи без замены ковра.

 

 

Аллергия и респираторные заболевания

 

Старый ковер имеет тенденцию удерживать плесень, грибок и даже грязь. Если вы заметили, что у вас или у членов вашей семьи усилились симптомы аллергии, такие как кашель, чихание или заложенность носа, это может быть вызвано ковром в вашем доме.