Топ-5 стрижек 2022 года, которые отлично освежают образ и не требуют частого посещения салона — Новости Магнитогорска
Екатерина Хлёсткина #город 22.01.2022, 17:01
Если вы ждали знака, чтобы обновить образ, то вот он.
Порой нам хочется увеличить перерыв между походами в салон на месяц-другой, а то и на полгода. И это вполне реально! Эти пять стрижек подойдут тем, кто хочет посещать мастера реже.
Градуированный боб
Мастеру предстоит кропотливая работа, чтобы создать эффект небрежности. Однако усилия стоят того. Пряди, подстриженные слоями, придают образу лёгкости и игривости. Эффектная многоступенчатая причёска сохраняет свою форму долгое время. А линии различных направлений при отрастании не выглядят неухоженными. Напротив — при правильной укладке со временем стрижка кажется даже ярче.
Совет: Чтобы создать объёмную причёску, обработайте прядки по отдельности стайлингом и взъерошите их пальцами.
Прямое каре
Казалось бы, чёткость структурированных линий не позволяет обладательницам каре забыть о регулярном посещении салона красоты. Однако в отличие от ярусных вариантов этой стрижки прямое короткое каре вполне может красиво превратиться в причёску средней длины при естественном отрастании локонов. Если вы сделаете каре и поймёте, что ошиблись с причёской, можно вновь отрастить длинные волосы без корректировок.
Совет: После мытья нанесите укладочное средство по длине волос. А потом высушите их с помощью фена с насадкой-концентратором, чуть закручивая пряди внутрь. Это позволит скрыть недостатки отросших кончиков.
Лесенка с прямым краем
Мастер подстригает пряди так, чтобы они обрамляли лицо, выгодно подчёркивая его черты. А аккуратные кончики сделают образ законченным. Получившиеся локоны создают объём даже на тонких волосах. Стильная геометрия позволит прядям выглядеть свежо даже при отрастании.
Совет: Мокрые волосы разделите на крупные пряди.
Сессон
Объём, который не требует больших усилий для укладки и сохраняется даже при отрастании волос. О чём ещё можно мечтать? Эта нестандартная причёска действительно сохраняет форму со временем, а её обладательницы могут посещать салон раз в 6 месяцев!
Совет: Секущиеся кончики при отрастании стрижки можно скрыть, если слегка завить локоны при укладке.
Длинные волосы
Хорошая новость для обладательниц роскошной длины: подстригать кончики каждый месяц необязательно. Профессиональные стилисты развеяли миф о том, что регулярная стрижка помогает волосам быстрее расти. Другое дело, если вы предпочитаете чёткий ровный срез. Визуально такой приём делает концы плотнее, однако корректировать их каждый месяц не нужно. Профессионалы советуют обладательницам длинных волос планировать поход к мастеру раз в 3-4 месяца.
Совет: Нанесите на концы немного масла: так они будут выглядеть плотнее и здоровее. Но не распределяйте масло по всей длине и избегайте попадания на корни, чтобы волосы не казались испачканными.
Перед тем, как решиться на стрижку, убедитесь, что она подходит вашему типу лица и телосложения. Иначе выбор может оказаться неудачным, например, пряди у лица могут как подчеркнуть правильные черты, так и привлечь внимание к недостаткам.
6 самых модных укладок 2021 года: показывают международные амбассадоры Dyson
Красота
О самой модной стрижке и посткарантинной укладке 2021 года ELLE рассказали шесть самых крутых международных стилистов, амбассадоров Dyson.
1. Каре с челкой
В моду возвращается челка — прямая, геометричная, смелая», — стилист по волосам Эррол Дуглас, Великобритания
«На самоизоляции мы все немного обросли, вернулась мода на длинные волосы. Однако в первой половине 2021 года, когда открылись первые салоны, люди отчаянно захотели перемен во внешнем виде: если у вас еще не возникло желание сменить пижаму на коктейльное платье и сделать себе короткую стрижку, подождите, оно скоро настанет.
Уверен, в этом году мои клиенты решатся даже на самые смелые эксперименты с волосами в духе „давай не будем долго думать и просто сделаем это!“. Геометричные стрижки с четкими линиями и контурами, острыми углами — все будет в тему. Структурированное каре с прямой челкой — главный хит 2021 года», — утверждает Эррол.
Dior/Sportmax
2. Укладки в стиле гранж
Люди захотят хорошо получаться на снимках», — стилист по волосам Санву Ким, Южная Корея
«В 2021 году, после пандемии, люди все больше начали стремиться к продвижению себя в социальных сетях, созданию уникального контента, расширению аудитории. Так что желание лучше получаться на фото — понятно и оправданно. Я думаю, что в этом году вернется мода на укладки в стиле гранж: с гладкими, мягкими локонами, обрамляющими лицо, без острых углов. Знаете, такая элегантная интерпретация ленивой и самой популярной прически конца 90-х — начала 00-х. Смелые и дерзкие натуры непременно оценят: делать такую укладку несложно, она всегда получается на фото крутой и расслабленной.
Лайфхайк: чтобы добиться спутанной, неровной текстуры, я использую стайлер Dyson Airwrap с большими 40-миллиметровыми цилиндрическими насадками и укладываю пряди в случайном порядке по всей голове, кроме челки. После завивки, как только локоны остынут, пробегитесь пальцами по всей длине волос и оставьте пряди на 10-15 минут. Затем встряхните волосы руками и зафиксируйте укладку текстурирующим спреем для волос».
Viktor & Rolf/Jacquemus
3. «Космические» пучки из 90-х
Жду больше ярких бьюти-образов «с характером», когда люди наконец-то станут смелее», — стилист по волосам Мэттью Коллинз, Канада, США
«Тренды 90-х остаются актуальными и в 2021 году. Наконец-то люди начнут экспериментировать с различными укладками и прическами, добавлять больше цветов в образы, аксессуары, проявлять свою индивидуальность. Спасибо сериалу «Эйфория», гремевшему последние два года, он дал мощный толчок тренду на ретро-прически, которые останутся с нами на весь 2021 год.
Главным образом этого года станут тугие, фантазийные, «космические» пучки с прямым пробором и выпущенными прядями у лица. Чтобы создать такую прическу, для начала разделите волосы на две части, сделайте идеально ровный прямой пробор, а потом выпрямите локоны с помощью выпрямителя. Затем соберите волосы в косички с двух сторон и скрутите их в пучки. По желанию вы можете выпустить пряди у лица и закрепить укладку фиксирующим спреем».
Prada/Simone Rocha
4. Легкие волны на длинных волосах
В 2021 году стилистов будут просить сделать укладку с эффектом легкой небрежности», — Джен Аткин, США
«После долгих месяцев, проведенных на карантине, мы вышли из самоизоляции с длинными, красивыми, распущенными волосами. Нам ничего не остается, как просто слегка подчеркнуть естественную текстуру прядей и восхищаться собой. Я уверена, что в этом году стилистов будут чаще просить сделать укладку с эффектом легкой небрежности — расслабленный, осень естественный, органичный образ с подвижными локонами».
Molly Goddard/Louis Vuitton
5. Гладкие и прямые
Люди будут стремиться к простоте», — Джехи Парк, Южная Корея
«Устав от хаоса и неопределенности в мире, вызванной пандемией, в этом году люди будут стремиться к простоте. Это касается как вопросов, связанных со стилем жизни, так и выбора укладки. Сегодня особую популярность набирает прическа с текстурированными прямыми прядями. Расслабленные лаконичные образы, не требующие много времени в укладке, — все, чем запомнится нам 2021 год».
Chanel/Valentino
6. Плетения
В моду войдут новые, крутые укладки, которые возникли из-за ношения масок», — Джавара Уоучоп, США
«Сегодня защитные маски для лица стали частью нашей повседневной жизни — источником вдохновения для самых находчивых стилистов по волосам. В условиях пандемии аккуратно собранные волосы в косички стали первой необходимостью: важно, чтобы волосы не мешались и меньше пачкались, а кроме того, не спутывались с маской».
Dior/Fendi
Теги
- Бьюти-тренды
- Волосы
р — Почему каретка выдает ошибку «Что-то не так, отсутствуют все значения метрики ROC»?
Кажется, у многих эта проблема существует уже много лет. Есть множество вопросов, касающихся этой проблемы. Я пробовал все решения, которые они предлагают, и ни одно из них не сработало для меня. Было бы неплохо узнать, в чем здесь основная проблема, поскольку сообщение об ошибке не помогло.
Что-то не так; отсутствуют все значения метрики ROC:
знак вставки — ошибка — что-то не так — отсутствуют все значения метрики ROC:
ошибка в метрике каретки ROC: «Что-то не так; все значения метрики ROC отсутствуют»
Использование метрики ROC в функции каретки в R
Проблема с использованием метрики «ROC» в функции каретки в R
Вот воспроизводимый пример из моего кода. Пришлось урезать тестовые данные, но ошибка вроде та же.
Полный набор данных имеет 44 предиктора вместо 8 и 1800 наблюдений вместо 30.
146 л, 146 л, 146 л, 146 л, 146 л, 146 л, 146 л, 146 л, 146 л, 146 л, 146 л,
146л, 146л, 146л, 146л, 146л, 204л, 291л, 291л, 291л, 291л, 413л,
413L, 413L), stdev_elevation = c(0L, 0L, 3L, 3L, 3L, 2L, 3L,
3л, 3л, 2л, 2л, 3л, 2л, 2л, 2л, 2л, 2л, 2л, 3л, 2л, 2л, 2л, 40л,
52L, 52L, 52L, 52L, 91L, 91L, 91L), d2coast = c(9L, 8L, 142L,
142 л, 140 л, 137 л, 139 л, 140 л, 140 л, 135 л, 135 л, 140 л, 135 л, 137 л,
135л, 137л, 135л, 135л, 140л, 137л, 134л, 132л, 3л, 10л, 10л,
10L, 10L, 7L, 7L, 7L), lc_class = структура(c(12L, 12L, 3L, 3L,
3л, 3л, 3л, 3л, 3л, 3л, 3л, 3л, 3л, 3л, 3л, 3л, 3л, 3л, 3л, 3л,
3л, 3л, 9л, 9л, 9л, 9L, 9L, 2L, 2L, 2L), level = c(«Криптогамный бесплодный комплекс (коренная порода)»,
«Криптогама, травяная бесплодная», «Прямостоячая кустарничковая тундра», «Злаковая, стелющаяся кустарничковая, разнотравная тундра»,
«Кустарничковые тундры», «Осочково-кустарничковые, моховые тундры»,
«Распростертая кустарничковая, травяная тундра», «Распростертая/полураспростертая кустарничковая тундра»,
«Камыш/трава, разнотравье, криптогамная тундра», «Осока, мох, кустарничковая заболоченная местность»,
«Осоки, моховые, кустарничковые болота», «Осоки/травяные, моховые болота»,
«Кочко-осоковые, кустарничковые, моховые тундры»), класс = «фактор»),
субстрат = c(3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2л, 2л, 2л, 2л, 2л, 2л, 2л, 2л, 2л, 2л, 2л, 3л, 3л, 3л, 3л,
3L, 3L, 3L, 3L), высота2 = c(18L, 18L, 21386L, 21386L,
21465Л, 21360Л, 21427Л, 21465Л, 21465Л, 21430Л, 21430Л, 21465Л,
21430Л, 21360Л, 21430Л, 21360Л, 21430Л, 21430Л, 21465Л, 21360Л,
21380Л, 21334Л, 41625Л, 84836Л, 84836Л, 84836Л, 84836Л, 170996л,
170996L, 170996L), stdev_elevation2 = c(0L, 0L, 13L, 13L,
10л, 8л, 10л, 10л, 10л, 7л, 7л, 10л, 7л, 8л, 7л, 8л, 7л,
7л, 10л, 8л, 6л, 5л, 1644л, 2723л, 2723л, 2723л, 2723л, 8418л,
8418L, 8418L), d2coast2 = c(81L, 77L, 20236L, 20236L, 19753L,
18932Л, 19479Л, 19753Л, 19753Л, 18449Л, 18449Л, 19753Л, 18449Л,
18932Л, 18449Л, 18932Л, 18449Л, 18449Л, 19753Л, 18932Л, 18064Л,
17678л, 11л, 100л, 100л, 100л, 100л, 52л, 52л, 52л), наличие = c(«нет»,
«да», «нет», «нет», «нет», «нет», «нет», «нет», «нет», «нет», «нет»,
«нет», «нет», «нет», «нет», «нет», «нет», «нет», «нет», «нет», «нет»,
«нет», «нет», «нет», «нет», «нет», «нет», «нет», «нет», «нет»), Region_Code = c(3L,
3л, 6л, 6л, 6л, 6л, 6л, 6л, 6л, 6л, 6л, 6л, 6л, 6л, 6л, 6л,
6л, 6л, 6л, 6л, 6л, 6л, 10л, 10л, 10л, 10л, 10л, 10л, 10л,
10L)), row.
Вот модель, у меня проблемы с библиотекой
(вставка)
библиотека (CAST)
библиотека (pROC)
test_data <- as.data.frame(test_data)
индексы <- CreateSpacetimeFolds (test_data, spacevar = "Region_Code", k = 3)
пред <- test_data[1:8]
obs <- test_data[9]
##### не работает
model1 <- ffs(predictors = pred,
ответ = обс,
trControl = trainControl (метод = 'cv', число = 12, summaryFunction = twoClassSummary, classProbs = TRUE, savePredictions = TRUE),
минвар = 2,
метод = 'глм',
семья = 'биномиальный',
метрика = 'РПЦ',
индекс = индексы$индекс)
#[1] "модель, использующая высоту, stdev_elevation сейчас будет обучена..."
#Что-то не так; все значения метрики ROC отсутствуют:
# Технические характеристики ROC Sens
# Мин. : Нет данных Мин. : Нет данных Мин. : нет данных
# 1-й кв.: нет данных 1-й кв.: нет данных 1-й кв.: нет данных
# Медиана: нет данных Медиана: нет данных Медиана: нет данных
# Среднее :NaN Среднее :NaN Среднее :NaN
# 3-й кв.
: нет данных 3-й кв.: нет данных 3-й кв.: нет данных
# Макс. : Нет данных Макс. : Нет данных Макс. : нет данных
# NA:1 NA:1 NA:1
#Ошибка: остановка
# Кроме того: было 13 предупреждений (используйте warnings(), чтобы увидеть их)
##### отлично работает, если мы удалим индекс
model2 <- ffs(predictors = pred,
ответ = обс,
trControl = trainControl (метод = 'cv', число = 12, summaryFunction = twoClassSummary, classProbs = TRUE, savePredictions = TRUE),
минвар = 2,
метод = 'глм',
семья = 'биномиальный',
метрика = 'ROC')
[1] "модель, использующая высоту, stdev_elevation сейчас будет обучена..."
[1] "максимальное количество моделей, которые еще необходимо обучить: 48"
[1] "Модель, использующая высоту, теперь будет обучаться d2coast..."
[1] "максимальное количество моделей, которые еще необходимо обучить: 47"
[1] "модель, использующая высоту, lc_class сейчас будет обучена..."
[1] "максимальное количество моделей, которые еще необходимо обучить: 46"
[1] "модель, использующая возвышение, теперь будет обучена подложка. .."
[1] "максимальное количество моделей, которые еще необходимо обучить: 45"
[1] "Модель, использующая высоту, теперь будет обучена высота2..."
[1] "максимальное количество моделей, которые еще нужно обучить: 44"
[1] "модель, использующая высоту, stdev_elevation2 сейчас будет обучена..."
[1] "максимальное количество моделей, которые еще нужно обучить: 43"
[1] "модель, использующая высоту, d2coast2 сейчас будет обучена..."
: нет данных 3-й кв.: нет данных 3-й кв.: нет данных
# Макс. : Нет данных Макс. : Нет данных Макс. : нет данных
# NA:1 NA:1 NA:1
#Ошибка: остановка
# Кроме того: было 13 предупреждений (используйте warnings(), чтобы увидеть их)
##### отлично работает, если мы удалим индекс
model2 <- ffs(predictors = pred,
ответ = обс,
trControl = trainControl (метод = 'cv', число = 12, summaryFunction = twoClassSummary, classProbs = TRUE, savePredictions = TRUE),
минвар = 2,
метод = 'глм',
семья = 'биномиальный',
метрика = 'ROC')
[1] "модель, использующая высоту, stdev_elevation сейчас будет обучена..."
[1] "максимальное количество моделей, которые еще необходимо обучить: 48"
[1] "Модель, использующая высоту, теперь будет обучаться d2coast..."
[1] "максимальное количество моделей, которые еще необходимо обучить: 47"
[1] "модель, использующая высоту, lc_class сейчас будет обучена..."
[1] "максимальное количество моделей, которые еще необходимо обучить: 46"
[1] "модель, использующая возвышение, теперь будет обучена подложка.
Меня интересуют две вещи:
Почему я получаю эту ошибку именно для этой модели?
Что вообще означает этот код ошибки? Знание того, что метрики ROC отсутствуют, не помогло мне или людям, ответившим на вопросы о stackoverflow, перечисленные выше, в выяснении того, что не так с их моделями, что приводит к этой ошибке. Я не смог определить общую тему во всех возможных решениях, которые были предложены.
# Соответствующая информация о сеансе: >Информация о сеансе() R версия 4.2.2 (2022-10-31 ucrt) Платформа: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-разрядная версия) Работает под: Windows 10 x64 (сборка 19045) Матричные продукты: по умолчанию локаль: [1] LC_COLLATE=English_Canada.utf8 LC_CTYPE=English_Canada.utf8 LC_MONETARY=English_Canada.utf8 LC_NUMERIC=C LC_TIME=English_Canada.utf8 прилагаемые базовые пакеты: [1] статистика графики grDevices использует базу данных методов другие прилагаемые пакеты: [1] pROC_1.18.0 CAST_0.7.1 карет_6.0-93 решетка_0.20-45 ggplot2_3.4.1 загружается через пространство имен (и не прикрепляется): [1] tidyselect_1.2.0 terra_1.7-3 purrr_1.0.1 reshape2_1.4.4 listenv_0.9.0 splines_4.2.2 colorspace_2.1-0 [8] vctrs_0.5.2 generics_0.1.3 stats4_4.2.2 utf8_1.2.3 survival_3.4-0 prodlim_2019.11.13 rlang_1.0.6 [15] ModelMetrics_1.2.2.2 столб_1.8.1 клей_1.6.2 с r_2.5.0 foreach_1.5.2 жизненный цикл_1.0.3 plyr_1.8.8 [22] lava_1.7.2.1 stringr_1.5.0 timeDate_4022.108 munsell_0.5.0 gtable_0.3.1 future_1.31.0 recipes_1.0.5 [29] codetools_0.2-18 parallel_4.2.2 class_7.3-20 fansi_1.0.4 Rcpp_1.0.10 scales_1.2.1 ipred_0.9-13 [36] parallelly_1.34.0 дайджест_0.6.31 stringi_1.7.12 dplyr_1.1.0 grid_4.2.2 hardhat_1.2.0 cli_3.6.0 [43] tools_4.2.2 magrittr_2.
0.3 tibble_3.1.8 future.apply_1.10.0 pkgconfig_2.0.3 MASS_7.3-58.1 Matrix_1.5-3
[50] data.table_1.14.8 lubridate_1.9.2 timechange_0.2.0 gower_1.0.1 rstudioapi_0.14 iterators_1.0.14 R6_2.5.1
[57] globals_0.16.2 rpart_4.1.19nnet_7.3-18 nlme_3.1-160 компилятор_4.2.2
r — Почему функция каретки всегда возвращает один .outcome, когда модель может иметь более одной зависимой переменной?
Это очень сложно и связано с другими вопросами, которые я задавал здесь (1, 2, 3).
По сути, я сравниваю два обучения нейронной сети:
- Одно с использованием непосредственно функции
нейронной сети ()из пакетанейронной сети. - Один с использованием функции
train()из пакетаCaret, включаяmethod = "neuralnet".
Одна и та же формула в обеих моделях
В обоих случаях в аргументах ввести формулу:
-
f <- as.formula(paste("DC1+DC2+DC3~", paste(n[!n %in%c("DC1","DC2","DC3")], свернуть = "+")))
Если мы посмотрим на его структуру, то увидим, что есть три ЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ ( DC1 , DC2 , DC3 )
стр(ф) Язык формул класса DC1 + DC2 + DC3 ~ DC4 + DC5 + DC6 + DC7 + DC8 + DC9 + DC10 .
.- attr(*, ".Environment")=<окружение: R_GlobalEnv>
Использование
нейронной сети () (нейронной сети)Это код
BestModel <- нейронная сеть (формула = f,
data = train_df, # доступно по одной из ссылок выше
hidden = c(3,2,4) # случайных нейронов на слой
скорость обучения = 0,01,
порог = 0,01,
шагмакс = 50000
)
Использование
train() (каретка)Это код (все параметры доступны в этом вопросе):
модель <- поезд (f, данные = прогноз (pre_mdl_df, train_df),
метод = "нейронная сеть",
tuneGrid = tune.grid.neuralnet,
метрика = "RMSE",
шагмакс = 100000,
скорость обучения = 0,01,
порог = 0,01,
act.fct = софтплюс,
trControl = каретка::trainControl (
метод = "повторяется",
number = 2, # Количество сгибов резюме
Repeats = 1, # Количество повторений cv
verboseIter = ИСТИНА,
savePredictions = ИСТИНА,
разрешитьParallel = ИСТИНА))
Здесь мы храним как finalModel окончательную и лучшую модель, полученную в ходе обучения:
finalModel <- model$finalModel
Сравнение выходных данных
нейронной сети () и поезда () Различные структуры
-
нейронной сети () 14. -
train():str(FinalModel)- это список из 19
Разных ответов:
Как вы можете видеть, ответ от neuronet() имеет chr [1:3] "DC1" "DC2" "DC3" , тогда как от train() имеет chr ".outcome" . Я предполагаю, что это повлияет на результаты позже, потому что прогноз будет возвращать разное количество результатов.
# нейронная сеть() ул (лучшая модель $ ответ) число [1:26, 1:3] 4 5 6 8 11 11 11 6 8 5 ... - attr(*, "dimnames")=Список из 2 ..$ : chr [1:26] "165" "167" "168" "172" ... ..$ : chr [1:3] "DC1" "DC2" "DC3" # тренироваться() str(finalModel$ответ) число [1:26, 1] 0,83 0,5091,199 1,353 1,55 ... - attr(*, "dimnames")=Список из 2 ..$ : chr [1:26] "X165" "X167" "X168" "X172" ... ..$ : chr ".результат"
Различные списки моделей
# нейронная сеть () ул(Лучшая модель$модель.список) Список 2 $ ответ: chr [1:3] "DC1" "DC2" "DC3" $ переменные: chr [1:7] "DC4" "DC5" "DC6" "DC7" .
..
# тренироваться()
ул(finalModel$model.list)
Список 2
$ ответ: chr ".outcome"
$ переменные: chr [1:7] "DC4" "DC5" "DC6" "DC7" ...
Разные участки
- От
нейронная сеть (): как и ожидалось, с тремя выходными данными, представляющими три зависимые переменные (DC1,DC2,DC3).
- Из
train(): только один выход,.outcome.
Различные переменные прогнозирования
Я ожидаю одновременного прогнозирования трех переменных, как это происходит с neuronet() , но не с train() , который возвращает только одну.
# нейронная сеть() голова (прогнозировать (лучшая модель, train_df)) [1] [2] [3] 165 9.384303 10.38448 10.07678 167 9.384303 10.38448 10.07678 168 9.384303 10.38448 10.07678 172 9.384303 10.38448 10.07678 174 9.384303 10.38448 10.07678 176 9.384303 10.38448 10.07678 # тренироваться() голова (прогнозировать (finalModel, train_df)) [1] 165 0,8641611 167 1.
