особенности, техника выполнения стрижки, укладка (56 фото)

Автор: Анастасия Гнездилова
Рубрика: Волосы
Время чтения: 3 мин

Градуированное каре — это разновидность обычной, многим приевшейся стрижки каре. Градуированное каре освежает образ, молодит свою обладательницу и вносит определенную изюминку во внешний вид женщины. В данной статье рассмотрим основные особенности градуированного каре, технику выполнения данной стрижки, а также посмотрим на различные варианты укладок градуированного каре. Но обо всем по порядку.

Содержание

Особенности градуированного каре

По своей сути градуированное каре — это своеобразный микс из классического каре и каскадной стрижки. Отличительной особенностью градуированного каре является укороченные пряди на затылке с удлинением к вискам и вырезом своеобразными зубчиками, обрамляющими лицо. В этом и заключается основно отличие градированного каре от классического. В классическом варианте линия среза идеально ровная, а в градуированном — похожа на лесенку. Кроме того, не стоит забывать о том, что в градуированном каре обязательным условием является наличие укороченных верхних прядей с плавным переходом на удлиненные нижние.

Основным преимуществом градуированного каре является возможность регулирования длины прядей. Это позволяет стилистам грамотно подбирать длину под форму и черты лица каждой женщины индивидуально. Эта универсальность градуированного каре подкупает многих женщин. Помимо всего прочего градуированное каре выглядит очень эффектно, как в повседневной жизни, так и на светских мероприятиях.

Техника стрижки градуированного каре

Особенность выполнения стрижки градуированное каре заключается в некой свободе парикмахера-стилиста касаемо выбора длины, ракурса градуировки и количестве ярусов. Однако структура выполнения градуированного каре всегда одинакова.

1. Первым делом подготавливаем волосы к стрижке: моем их и тщательно расчесываем. Затем разделяем всю массу волос на три зоны: макушечную, височную и затылочную. Первые две зоны закрепляем зажимами для волос.
2. В затылочной зоне выделяем среднюю часть волос и делаем срез без оттяжки. Этот срез называется контрольным, так как по нему будут выравниваться все оставшиеся волосы. Первый слой волос срезается во всех зонах по контрольному срезу.
3. Переходим к формированию основы каре. С каждой зоны отделяем горизонтальным пробором слой волос и срезаем его таким образом, чтобы он накладывался на нижний слой. Начинать стрижку нужно от шеи, постепенно переходить к височным зонам, и только после височных зон стричь макушку и челку.
4. На следующем этапе можно переходить к градуировке прядей. Для начала встряхиваем голову, прочесываем волосы в различных направлениях и устраняем выбившиеся из основной массы прядки. Непосредственно градуировка заключается в выделении отдельных прядей и создании на них филировки, как прикорневой, так и на кончиках. Стоит заметить, что только профессиональный мастер способен правильно подобрать глубину градуировки, чтобы умело скрыть недостатки и подчеркнуть достоинства женщины.
5. На заключительном этапе осуществляется укладка стрижки с помощью фена и брашинга. Кроме того, можно выполнить укладку с помощью утюжка, главное перед этим нанести на волосы средство термозащиты, чтобы не повредить их.

Укладка градуированного каре

Укладывать такую стрижку достаточно просто. Если у вас не хватает времени на создание каких-либо сложных вариантов укладки, можно просто высушить волосы феном, приподнимая волосы от корней. Для укладки градуированного каре можно пользоваться муссами и пенками, создавать красивые локоны или мокрые укладки. Варианты укладок градуированного каре как на каждый день, так и для праздничного случая вы можете увидеть ниже.

Поделиться:

Загрузка …

Стрижка градуированное каре на короткие, средние и длинные волосы

1
Как правильно сделать стрижку градуированное каре?

2
Что следует знать о стрижке градуированное каре?

2.1
Градуированное каре и форма лица

3
Экспериментируем с образом: варианты укладки

4
Видео: техника стрижки градуированное каре

Для тех, кто привык шагать в ногу с модными тенденциями, но не готов много времени тратить на повседневную укладку, женская стрижка градуированное каре – оптимальный вариант. Данная прическа уже не один сезон занимает ведущие позиции в каталогах модных причесок, которые всегда выглядят стильно, молодежно и эффектно.

Как правильно сделать стрижку градуированное каре?

1. Стрижка выполняется на чистых влажных волосах. Для придания прядям скошенного вида, следует чуть наклонить голову вперед и в таком положении выполнять стрижку.
2. Затылочную часть разделите на пять горизонтальных частей (уровней стрижки). Заколите пряди заколками. Начинайте стрижку с края, двигаясь вперед и к противоположному боку. Не забывайте формировать боковые пряди длиннее, чем на затылке.
3. Начиная от затылочной части, прорабатывайте волосы, создавая градуировку. Каждую часть волос простригайте под острым углом, плавно двигаясь к верху.
4. Расчешите шевелюру, форма прически должна создавать гладкую структуру, переходить от коротких прядей затылка к более длинным нижним волосам. Подровняйте срезы и длину прядей с обеих сторон лица. Стрижка готова!

Что следует знать о стрижке градуированное каре?

Форма прически создается с помощью ступенек, выполненных техникой наложения пряди на прядь. При этом верхние пряди выстригаются короче, чем нижние. Изначально, за основу берется схема классического каре, на основании которого и делается поэтапная градуировка. Концы срезов для больше плавности линий простригаются филировочными ножницами.

• Инструкция выполнения градуированное каре сзади предполагает несколько вариантов оформления прически: градуированные пряди могут быть сформированы как по всей окружности головы, так и проработаны лишь в затылочной или височной части. В итоге, результат может принимать необычные формы от лаконичной, почти ровной прически до озорной рваной стрижки.

• Неоспоримым преимуществом данной стрижки являет то, что она позволяет варьировать длину волос, подчеркивая или скрывая некоторые нюансы внешности. Так, короткое градуированное каре подойдет девушкам, желающим сделать акцент на красивой, тонкой шее, а градуированное каре с удлинением– идеально скроет объемную шею или ее не привлекательный внешний вид.
• Короткое градуированное каре всегда привлекает особе внимание к лицу, поэтому стоит учитывать в своем повседневном макияже этот нюанс и относится к нему с особой тщательностью.
• Стрижки градуированное каре с челкой или без нее отлично подойдут как для молодых девушек, так и для солидных дам. Вариативность схем исполнения позволяют придать прическе как более строгую лаконичную форму, так и растрепанный молодежный вид.

• Удлиненное градуированное каре отлично позволяет экспериментировать со своей внешность. Для смелых девушек возможен вариант асимметричного исполнения, когда с одной стороны прядки обстригаются более коротко, переходя плавной линией по затылку в удлиненные пряди с другой стороны. Кроме того, пикантность и новизну прическе может придать даже элементарный пробор, выполненный асимметрично, на бок или зигзагом.
• Эффектно смотрится стрижка градуированное каре с челкой. При этом форму и характер укладки можно подобрать в соответствии с особенностями вашей внешности. С такой прической сочетаются гладкие, ровные челки, доходящие до бровей, укороченные дугообразные, легкие косые челки, подчеркивающие творческий беспорядок образа.
• Не станет такая прическа табу и для вьющихся волос. Наоборот, пошаговое простригание прядей позволяет сформировать объемную прическу, не допуская спутывания прядей.
• Особенно эффектно градуированное каре на длинные волосы смотрятся с различными вариантами окрашивания и колорирования. Такой прием поможет придать визуальный объем и структурированность прическе.

Градуированное каре и форма лица

Подбирайте длину и форму градуированного каре с учетом особенностей вашей внешности.

• Для девушек с овальной формой лица подойдет любая форма прически.
• Лицам с резкими чертами- квадратной или треугольной формы, такая прическа поможет немного смягчить овал лица.
• Узколицым девушкам рекомендуется делать стрижки градуированное каре с челкой. При этом челки могут быть как прямыми, так и дугообразными, косыми, пышными или рваными.
• А вот девушкам с круглым лицом такая прическа вряд ли подойдет, так как она за счет скругленной формы придаст еще больший объем лицу. Наилучшим вариантом для круглолицых считается стрижка каре-боб с прямыми удлиненными прядями, ниспадающими у лица.

Экспериментируем с образом: варианты укладки

Градуированное каре на средние волосы – классический вариант прически, который позволяет с легкостью создавать как повседневные, так и праздничные укладки своими руками в домашних условиях. Рассмотрим наиболее удачные варианты.

Повседневная укладка

1. На влажную шевелюру нанесите немного мусса, который поможет придать дополнительный объем прическе.
2. Сушите шевелюру феном с помощью брашинга, немного подкручивая кончики по направлению к лицу. Такой вариант укладки в своем повседневном образе зачастую используют такие звезды как Рейчел Тэйлор, Перис Хилтон, Кэти Холмс.
3. Альтернативным вариантом укладки может стать вариант, когда пряди высушиваются в обратном от лица направлении – концами наружу. Такая эффектная укладка отлично разнообразит ваш повседневный облик. Этим приемом удачно пользуются при создании ежедневного образа Кирстен Данст и Кира Найтли.

Волнистая укладка

1. Нанесите на пряди немного фиксирующего мусса и средство с термозащитными свойствами.
2. Поэтапно завивайте локоны щипцами или утюжками для волос. Самостоятельно варьируйте ширину и упругость локонов, в соответствии с задуманным исполнением. Градуированное каре на средние волосы, исполненное с такой укладкой, излюбленный прием для выхода в свет Гвинет Пэлтроу, Джессики Симпсон и Шарлиз Тэрон.

Эффект «мокрых волос»

Градуированное каре на короткие волосы позволяет добиться эффекта хаотичного беспорядка с помощью несложной укладки.

1. Для требуемого эффекта нанесите на шевелюру гель для укладки или воск, тщательно прорабатывая пальцами кончики прядей.
2. Высушите волосы феном, придавая им требуемую форму.

Градуированное каре на длинные волосы – отличный вариант особенно не заморачиваясь, придать своему облику изысканную женственность. Варианты стрижки, форма укладки, наличие челки или смещение пробора – любой штрих позволяет придать этой прическе новое звучание. Что делает стрижу поистине универсальной, а это, несомненно, придется по душе современным модницам, смело экспериментирующим со своей внешностью.

Видео: техника стрижки градуированное каре

r — Как улучшить производительность вычислительного времени при использовании каретки для обучения модели на больших наборах данных

Я работаю с кареткой , функцией train() , чтобы разработать модель машины опорных векторов. Мой набор данных Matrix имеет значительное количество строк 255099 и несколько столбцов/переменных ( 8 , включая переменную ответа/цели). Целевая переменная имеет 10 групп и является фактором. Моя проблема связана со скоростью обучения модели. Мой набор данных 9Далее идет 0003 Матрица , а также код, который я использовал для модели. Я также использовал параллельно , чтобы сделать быстрее, но не работает.

 #Библиотеки
библиотека (rsample)
библиотека (каре)
библиотека (dplyr)
# Исходный кадр данных
набор семян (1854 г.)
Матрица <- data.frame(Var1=rnorm(255099,mean=20,sd=1),
                     Var2 = rnorm (255099, среднее значение = 30, стандартное отклонение = 10),
                     Var3 = rnorm (255099, среднее = 15, стандартное отклонение = 11),
                     Var4 = rnorm (255099, среднее значение = 50, стандартное отклонение = 12),
                     Var5=rнорма(255099, среднее = 100, стандартное отклонение = 20),
                     Var6 = rnorm (255099, среднее значение = 180, стандартное отклонение = 30),
                     Var7 = rnorm (255099, среднее значение = 200, стандартное отклонение = 50),
                     Цель = образец (1: 10, 255099, вероятность = c (0,15, 0,1, 0,1,
                                                           0,15,0,1,0,14,
                                                           0,10,0,05,0,06,
                                                           0,05), заменить = Т))
# Форматировать целевую переменную
Матрица %>% mutate(Target=as. factor(Target)) -> Матрица
# Создание обучающих и тестовых наборов
набор семян (1854 г.)
strat <- initial_split(Matrix, prop = 0.7,
                             слои = «Цель»)
traindf <- обучение (страт)
testdf <- тестирование (страт)
#модель SVM
# Включить параллельные вычисления
cl <- makePSOCKluster(7)
регистрацияDoParallel (cl)
Ядро #SVM с радиальным базисом
set.seed(1854) # для воспроизводимости
svmmod <- каретка::поезд(
  Цель ~ .,
  данные = трейндф,
  метод = "svmRadial",
  preProcess = c("центр", "масштаб"),
  trControl = trainControl (метод = "cv", число = 10),
  тюнингленг = 10
)
#Остановить параллельно
стопкластер(кл)
 

Даже при использовании parallel процесс train() , определенный в предыдущем коде, не завершился. Мой компьютер с системой Windows, процессором Intel Core i3 и оперативной памятью 6 ГБ не смог пройти это обучение за 3 дня . 3 дня компьютер был включен, но модель не обучалась и я ее остановил.

Возможно, я делаю что-то неправильно, что делает train() довольно медленным. Я хотел бы знать, есть ли способ улучшить метод обучения, который я определил. Кроме того, я не знаю, почему занимает слишком много времени, если есть только 8 переменных.

Пожалуйста, не могли бы вы помочь мне решить эту проблему? Я безуспешно искал решения этой проблемы. Приветствуются любые предложения о том, как улучшить мой метод обучения. Более того, в некоторых решениях упоминается, что можно использовать h3o , но я не знаю, как настроить мою схему SVM в эту архитектуру.

Большое спасибо за помощь.

r - Пользовательская функция производительности в пакете Caret с использованием прогнозируемой вероятности

Задавать вопрос

спросил
2 года 4 месяца назад

Изменено
3 месяца назад

Просмотрено
791 раз

Этот пост SO посвящен использованию пользовательской функции измерения производительности в пакете Caret . Вы хотите найти наилучшую модель прогнозирования, поэтому строите несколько моделей и сравниваете их, вычисляя одну метрику, полученную в результате сравнения наблюдения и прогнозируемого значения. Существуют функции по умолчанию для расчета этой метрики, но вы также можете определить свою собственную метрическую функцию. Эти пользовательские функции должны принимать наблюдения и прогнозируемые значения в качестве входных данных.

В задачах классификации (скажем, только два класса) предсказанное значение равно 0 или 1 . Однако то, что мне нужно оценить, - это также вероятность, рассчитанная в модели. Есть ли способ добиться этого?

Причина в том, что есть приложения, где вам нужно знать, является ли предсказание 1 фактически с вероятностью 99% или с вероятностью 51%, а не только, если прогноз равен 1 или 0.

Кто-нибудь может помочь?

Редактировать
Итак, позвольте мне попытаться объяснить немного лучше. В документации пакета Caret в разделе 5.5.5 (Альтернативные показатели производительности) есть описание того, как использовать собственную пользовательскую функцию производительности, например

 fitControl <- trainControl(method = "repeatedcv",
                           число = 10,
                           повторы = 10,
                           ## Оценка вероятностей класса
                           классПробс = ИСТИНА,
                           ## Оцените производительность с помощью
                           ## следующая функция
                           SummaryFunction = twoClassSummary)
 

twoClassSummary — это пользовательская функция производительности в этом примере. Представленная здесь функция должна принимать в качестве входных данных кадр данных или матрицу с obs и pred . И вот в чем дело — я хочу использовать функцию, которая принимает не наблюдаемое и предсказанное, а наблюдаемое и предсказанное вероятность .

И еще:

Также приветствуются решения из других пакетов. Единственное, чего я не ищу, это «Вот как вы пишете свою собственную функцию перекрестной проверки».

• r
• машинное обучение
• r-caret

Caret поддерживает передачу вероятностей классов в пользовательские итоговые функции, когда вы указываете classProbs = TRUE в trainControl . В этом случае аргумент данных при создании пользовательской функции сводки будет иметь два дополнительных столбца с именами классов, содержащих вероятность каждого класса. Имена этих классов будут в аргументе lev , который является вектором длины 2.

См. пример:

 библиотека (вставка)
библиотека (mlbench)
данные (Сонар)
 

Пользовательская сводка LogLoss:

 LogLoss <- функция (данные, уровень = NULL, модель = NULL){
  obs <- данные[ "obs"] #правда
  cls <- level(obs) # найти имена классов
  probs <- data[ cls[2]] #используйте второе имя класса для извлечения probs для 2-го класса
  probs <- pmax(pmin(as. numeric(probs), 1 - 1e-15), 1e-15) #привязанная вероятность, эта строка и ниже - просто расчет логарифмических потерь, не имеющих отношения к вашему вопросу
  logPreds <- журнал (вероятности)
  log1Preds <- log(1 - probs)
  реальный <- (as.numeric(data$obs) - 1)
  out <- c(mean(real * logPreds + (1 - real) * log1Preds)) * -1
  name(out) <- c("LogLoss") #важно, так как это указано в вызове train. Выход может быть именованным вектором из нескольких значений.
  вне
}
fitControl <- trainControl (метод = "cv",
                           число = 5,
                           классПробс = ИСТИНА,
                           summaryFunction = LogLoss)
fit <- train(Класс ~.,
             данные = Сонар,
             метод = "rpart",
             метрика = "LogLoss",
             тюнингленг = 5,
             trControl = FitControl,
             максимизировать = ЛОЖЬ) #важно, в зависимости от рассчитанного показателя производительности
поместиться
#выход
КОРЗИНА
208 образцов
 60 предсказатель
  2 класса: «М», «Р»
Без предварительной обработки
Повторная выборка: перекрестная проверка (5 раз)
Резюме размеров выборки: 166, 166, 166, 167, 167
Результаты передискретизации по параметрам настройки:
  cp LogLoss
  0,00000000 1,1220902
  0,01030928 1,1220902
  0,05154639 1,1017268
  0,06701031 1,0694052
  0,48453608 0,6405134
LogLoss использовался для выбора оптимальной модели с использованием наименьшего значения. 
Окончательное значение, использованное для модели, было cp = 0,4845361.
 

В качестве альтернативы используйте аргумент lev , который содержит уровни классов и определяет некоторую проверку ошибок

 LogLoss <- function (data, lev = NULL, model = NULL){
 если (длина (лев) > 2) {
        stop(paste("Ваш результат имеет", length(lev), "levels. Функция LogLoss() не подходит."))
    }
  obs <- данные[ "obs"] #правда
  probs <- data[ lev[2]] #используйте имя второго класса
  probs <- pmax(pmin(as.numeric(probs), 1 - 1e-15), 1e-15) #привязанная вероятность
  logPreds <- журнал (вероятность)
  log1Preds <- log(1 - probs)
  реальный <- (as.numeric(data$obs) - 1)
  out <- c(mean(real * logPreds + (1 - real) * log1Preds)) * -1
  имена(out) <- c("LogLoss")
  вне
}
 

Ознакомьтесь с этим разделом книги по каретам: https://topepo.github.io/caret/model-training-and-tuning.html#metrics

для получения дополнительной информации. Отличная книга для чтения, если вы планируете использовать каретку, и даже если вы не очень хорошо читаете.

1

К сожалению, я только что нашел ответ на свой вопрос. В документации есть одно маленькое предложение...

"...Если ни один из этих параметров не является удовлетворительным, пользователь также может вычислить пользовательские показатели производительности . У функции trainControl есть аргумент с именем summaryFunction, который указывает функцию для вычислительной производительности. Функция должна иметь следующие аргументы:

данные — это ссылка на фрейм данных или матрицу со столбцами, называемыми obs и pred, для наблюдаемых и прогнозируемых значений результатов (либо числовых данных для регрессии, либо символьных значений для классификации). В настоящее время в функцию не передаются вероятности классов. Значения в данных представляют собой удерживаемые прогнозы (и связанные с ними опорные значения) для одной комбинации настроек..."

Для документации: это написано 03. 07.2020 с документацией по пакету от 27.03.2019.

2

Я не совсем уверен, что правильно понял ваш вопрос:

Чтобы получить предсказанные вероятности из модели mdl , вы можете использовать predict(mdl, type = "prob") .
То есть библиотека

 (каре)
#> Загрузка требуемого пакета: решетка
#> Загрузка требуемого пакета: ggplot2
дф <- ирис
df$isSetosa <- factor(df$Species == "setosa", level = c(FALSE, TRUE), labels = c("не-setosa", "is-setosa"))
df$Species <- NULL
mdl <- train(isSetosa ~ ., data = df, method = "glm",
                семья = "биномиальный",
                trControl = trainControl (метод = "cv"))
preds <- прогнозировать (mdl, newdata = df, type = "prob")
голова (пред)
#> не-сетоса есть-сетоса
#> 1 2.220446e-16 1
#> 2 2.220446e-16 1
#> 3 2.220446e-16 1
#> 4 1.875722e-12 1
#> 5 2.220446e-16 1
#> 6 2.220446e-16 1
 

^{Создано 2020-07-02 пакетом reprex (v0.}