Освобождение памяти
Когда вы динамически выделяете переменную, то вы также можете её инициализировать посредством прямой инициализации или uniform-инициализации (в С++11):
int *ptr1 = new int (7); // используем прямую инициализацию
int *ptr2 = new int { 8 }; // используем uniform-инициализацию
|
1 |
int*ptr1=newint(7);// используем прямую инициализацию int*ptr2=newint{8};// используем uniform-инициализацию |
Когда уже всё, что требовалось, выполнено с динамически выделенной переменной — нужно явно указать для С++ освободить эту память. Для переменных это выполняется с помощью оператора delete:
// Предположим, что ptr ранее уже был выделен с помощью оператора new
delete ptr; // возвращаем память, на которую указывал ptr, обратно в операционную систему
ptr = 0; // делаем ptr нулевым указателем (используйте nullptr вместо 0 в C++11)
|
1 |
// Предположим, что ptr ранее уже был выделен с помощью оператора new delete ptr;// возвращаем память, на которую указывал ptr, обратно в операционную систему ptr=;// делаем ptr нулевым указателем (используйте nullptr вместо 0 в C++11) |
Оператор delete на самом деле ничего не удаляет. Он просто возвращает память, которая была выделена ранее, обратно в операционную систему. Затем операционная система может переназначить эту память другому приложению (или этому же снова).
Хотя может показаться, что мы удаляем переменную, но это не так! Переменная-указатель по-прежнему имеет ту же область видимости, что и раньше, и ей можно присвоить новое значение, как и любой другой переменной.
Обратите внимание, удаление указателя, не указывающего на динамически выделенную память, может привести к проблемам
Добавление и удаление осей
Часто при работе
с массивами NumPy требуется
добавлять новые оси измерений и удалять существующие. Есть множество способов
выполнять эти операции, но мы рассмотрим два наиболее распространенных с
помощью функций:
-
np.expand_dims(a,
axis) – добавление
новой оси; -
np.squeeze(a) – удаление
оси (без удаления элементов).
Давайте
предположим, что у нас имеется некий многомерный массив:
x_test = np.arange(32).reshape(8, 2, 2) # массив 8x2x2
И нам
потребовалось добавить еще одно измерение (ось), причем, в самое начало, то
есть, ось axis0. Сейчас на
этой оси 8 элементов – матриц 2×2, но мы хотим сделать четырехмерный
массив, сохранив остальные три оси и их данные без изменений. Как раз это
достаточно просто сделать с помощью функции expand_dims, следующим
образом:
x_test4 = np.expand_dims(x_test, axis=)
Обращаясь к
свойству shape:
x_test4.shape # (1, 8, 2, 2)
Видим, что
массив стал четырехмерным и первая добавленная ось axis0 содержит один
элемент – трехмерный массив 8x2x2. При
необходимости, мы всегда можем добавить новый элемент на эту ось:
a = np.append(x_test4, x_test4, axis=) # размерность (2, 8, 2, 2)
или удалить
ненужные элементы:
b = np.delete(a, , axis=) # размерность (1, 8, 2, 2)
Здесь второй
параметр 0 – индекс удаляемого элемента на оси axis0.
Если нам нужно
добавить последнюю ось в массиве, то для этого можно записать такую команду:
b = np.expand_dims(x_test4, axis=-1) # размерность (1, 8, 2, 2, 1)
Отрицательный
индекс -1 – это следующая с конца ось. Если указать индекс -2, то добавится
предпоследняя ось и так далее. Отрицательные индексы очень удобно использовать
при работе с массивами произвольных размерностей.
Следующая
функция squeeze позволяет
удалить все оси с одним элементом. Например, строчка:
c = np.squeeze(b) # размерность (8, 2, 2)
превращает
массив размерностью (1, 8, 2, 2) в массив размерностью (8, 2, 2). При
необходимости, дополнительно мы можем самостоятельно указать оси, которые
следует удалять, например, так:
c = np.squeeze(b, axis=) # удалит только ось axis0, не затронув другие
Но, если указать
ось с числом элементов больше 1, то возникнет ошибка:
c = np.squeeze(b, axis=1) # ошибка, на оси axis1 8 элементов
Как пользоваться NFC на Android
Самой популярной функцией NFC все же являются бесконтактные платежи. На смартфонах под управлением Android для оплаты товаров и услуг можно использовать Google Pay или Samsung Pay.
Google Pay
Google Pay, ранее известный как Android Pay, позволяет совершать покупки и переводить деньги. Также в приложении можно использовать карты постоянного клиента, подарочные карты и проездные. Для работы с ним потребуется учетная запись Google.
Google Pay
(Фото: 9to5google)
Сначала нужно настроить Google Pay. После его скачивания из Google Play нужно выбрать страну проживания, учетную запись Google и ввести номер телефона. Затем нужно ввести код из сообщения для аутентификации. Добавление дебетовой или кредитной карты осуществляется во вкладке Insights в правом нижнем углу экрана.
Чтобы добавить карту постоянного клиента, подарочную или транспортную карту, нужно нажать на значок кредитной карты в правом верхнем углу главного экрана приложения.
К Google Pay можно привязать банковский счет для пополнения баланса. Для этого нужно зайти во вкладку Insights, выбрать «баланс Google Pay» и «добавить деньги», затем ввести нужную сумму и нажать на «добавить банковский счет».
Для оплаты покупок нужно убедиться в том, что NFC включен, а затем поднести заднюю часть устройства к платежному терминалу на несколько секунд. Когда платеж будет завершен, на экране появится синяя галочка.
Samsung Pay
Samsung Pay, в отличие от Apple Pay и Google Pay, помимо технологии NFC, использует функцию MST или защищенной магнитной передачи и работает практически везде — даже на старых терминалах, которые не были обновлены для работы с бесконтактными платежами. Однако в 2021 году поддержку этой функции начали постепенно сворачивать, начиная с телефонов Galaxy S21. Samsung Pay доступен в 29 странах мира, в том числе и в России. Он также доступен на «умных» часах линеек Galaxy Watch, Galaxy Watch Active, Gear и Gear Sport.
Samsung Pay
(Фото: Samsung)
Для настройки сервиса нужно запустить приложение, войти в свою учетную запись Samsung и зарегистрировать PIN-код или отсканировать отпечаток пальца. В Samsung Pay можно добавлять кредитные и дебетовые карты платежных систем Mastercard, Visa и МИР, а также совершать денежные переводы. Кроме этого в сервис можно загрузить до 100 карт лояльности.
Samsung Pay
(Фото: Samsung)
При оплате нужно выбрать карту на главном экране приложения, а затем приложить палец к сканеру отпечатков или ввести PIN-код. После этого можно приложить заднюю часть телефона к платежному терминалу. Всплывающее уведомление о транзакции появится в верхней части экрана.
Модификации[править]
Существует несколько модификаций и вариаций метода пакетной нормализации:
- Тим Койманс в 2016 г. предложил способ применения пакетной нормализации к рекуррентным нейронным сетям;
- Расширение метода пакетной нормализации было предложено Ликси Хуангом в 2018 г. Метод получил название декоррелированная пакетная нормализация (англ. Decorrelated Batch Normalization). В данном методе кроме операций масштабирования и сдвига была предложено использование специальной функции затирания данных;
- Джимми Лей Ба в 2016 г. предложил метод нормализации слоев (англ. Layer Normalization), который решает проблему выбора размера пакета;
- В работе Сергея Иоффе в 2017 г. было представлено расширение метода пакетной нормализации: пакетная ренормализация (англ. Batch Renormalization). Данный метод улучшает пакетную нормализацию, когда размер пакетов мал и не состоит из независимых данных;
- Метод потоковой нормализации (англ. Streaming Normalization) был предложен Кифэном Ляо в 2016 г. Данный метод убирает два ограничения пакетной нормализации: использование при online-обучении и использование в рекуррентных нейронных сетях.
Как выбрать функцию активации?
Настало время решить, какую из функций активации использовать. Следует ли для каждого случая использовать ReLu? Или сигмоиду? Или tanh? На эти вопросы нельзя дать однозначного ответа. Когда вы знаете некоторые характеристики функции, которую пытаетесь аппроксимировать, выбирайте активационную функцию, которая аппроксимирует искомую функцию лучше и ведет к более быстрому обучению.
Например, сигмоида хорошо показывает себя в задачах классификации (посмотрите еще раз на пункт про сигмоиду. Не присущи ли ей свойства идеального классификатора?), так как аппроксимацию классифицирующей функции комбинацией сигмоид можно провести легче, чем используя ReLu, например.
Используйте функцию, с которой процесс обучения и сходимость будут быстрее. Более того, вы можете использовать собственную кастомную функцию! Если вы не знаете природу исследуемой функции, в таком случае начните с ReLu и потом работайте в обратном направлении. В большинстве случаев ReLu работает как хороший аппроксиматор.
Ферменты поджелудочной железы – виды и функции
Пора узнать, что представляют собой ферменты, и как они влияют на пищеварение. Ферменты поджелудочной железы – это белковые комплексы или катализаторы, основной задачей которых является расщепление питательных веществ на простые, легкоусвояемые соединения. Таким образом, организм легко усваивает все необходимые элементы и витамины.
При недостатке ферментов поджелудочной железы пища усваивается неполноценно, не все полезные вещества всасываются, что сказывается на состоянии всего организма1.
Какие ферменты вырабатывает поджелудочная железа и какие у них функции?
Поджелудочной железой вырабатывается несколько видов ферментов, каждый из которых занимается своим делом1,2.
- Протеазы – расщепляют белки до аминокислот;
- Липазы – разлагают жиры до жирных кислот;
- Амилазы – расщепляют сахар (углеводы) и крахмал.
Количество выделяемых ферментов измеряется единицами. В сутки поджелудочная железа может вырабатывать до 2-х миллионов единиц ферментов. При этом за единицу измерения принято брать единицы липазы, поскольку жиры – самые сложные для переваривания компоненты пищи8.
Теперь разберем принцип работы ферментов, а для этого придется вспомнить про процесс пищеварения в целом. Главной задачей пищеварения является всасывание всех питательных веществ, поступающих вместе с пищей. Для этого пищу необходимо разобрать по «кирпичикам». Процесс начинается буквально во рту, уже во время пережевывания, под воздействием слюны. Далее пища попадает в желудок — царство желудочного сока и фермента пепсин, где она приобретает кашицеобразную форму и после, уже подготовленные питательные вещества, небольшими порциями попадают в кишечник.
После попадания пищи в двенадцатиперстную кишку (первый отдел кишечника после желудка) на нее начинает воздействовать секрет (сок) поджелудочной железы, который содержит пищеварительные ферменты. В покое поджелудочная железа не вырабатывает ферменты, а находится в «режиме ожидания». Но достаточно уловить манящий запах еды или увидеть вкусное блюдо, как мозг моментально дает команду на начало работы, и поджелудочная железа начинает активно вырабатывать ферменты. Это продолжается и во время приёма пищи и некоторое время после, ведь пища доходит до кишечника не моментально8.
Особо интересно то, что организм может регулировать выработку тех или иных ферментов в зависимости от характера потребляемой пищи. То есть, если вы потребляете много хлебобулочных изделий, то упор в выработке будет сделан на амилазе, если потребляется жирная пища, то поджелудочная железа отправит в кишечник больше липазы.
Кажется, что работа полностью налажена, и сбоев быть не может. Но сбои случаются и достаточно часто: слишком тонкий механизм работы, который легко нарушить. Даже большой приём пищи с преобладанием жиров может сломать систему, и поджелудочная железа не сможет обеспечить нужное количество ферментов.
Динамическое выделение переменных
Как статическое, так и автоматическое распределение памяти имеют два общих свойства:
Размер переменной/массива должен быть известен во время компиляции.
Выделение и освобождение памяти происходит автоматически (когда переменная создается/уничтожается).
В большинстве случаев с этим всё ОК. Однако, когда дело доходит до работы с пользовательским вводом, то эти ограничения могут привести к проблемам.
Например, при использовании строки для хранения имени пользователя, мы не знаем наперед насколько длинным оно будет, пока пользователь его не введет. Или нам нужно создать игру с непостоянным количеством монстров (во время игры одни монстры умирают, другие появляются, пытаясь, таким образом, убить игрока).
Если нам нужно объявить размер всех переменных во время компиляции, то самое лучшее, что мы можем сделать — это попытаться угадать их максимальный размер, надеясь, что этого будет достаточно:
char name; // будем надеяться, что пользователь введет имя длиной менее 30 символов!
Monster monster; // 30 монстров максимум
Polygon rendering; // этому 3D-рендерингу лучше состоять из менее чем 40000 полигонов!
|
1 |
charname30;// будем надеяться, что пользователь введет имя длиной менее 30 символов! Monster monster30;// 30 монстров максимум Polygon rendering40000;// этому 3D-рендерингу лучше состоять из менее чем 40000 полигонов! |
Это плохое решение, по крайней мере, по трем причинам:
Во-первых, теряется память, если переменные фактически не используются или используются, но не все. Например, если мы выделим 30 символов для каждого имени, но имена в среднем будут занимать по 15 символов, то потребление памяти получится в два раза больше, чем нам нужно на самом деле. Или рассмотрим массив : если он использует только 20 000 полигонов, то память для других 20 000 полигонов фактически тратится впустую (т.е. не используется)!
Во-вторых, память для большинства обычных переменных (включая фиксированные массивы) выделяется из специального резервуара памяти — стека. Объем памяти стека в программе, как правило, невелик: в Visual Studio он по умолчанию равен 1МБ. Если вы превысите это значение, то произойдет переполнение стека, и операционная система автоматически завершит выполнение вашей программы.
В Visual Studio это можно проверить, запустив следующий фрагмент кода:
int main()
{
int array; // выделяем 1 миллиард целочисленных значений
}
|
1 |
intmain() { intarray1000000000;// выделяем 1 миллиард целочисленных значений } |
Лимит в 1МБ памяти может быть проблематичным для многих программ, особенно где используется графика.
В-третьих, и самое главное, это может привести к искусственным ограничениям и/или переполнению массива. Что произойдет, если пользователь попытается прочесть 500 записей с диска, но мы выделили память максимум для 400? Либо мы выведем пользователю ошибку, что максимальное количество записей — 400, либо (в худшем случае) выполнится переполнение массива и затем что-то очень нехорошее.
К счастью, эти проблемы легко устраняются с помощью динамического выделения памяти. Динамическое выделение памяти — это способ запроса памяти из операционной системы запущенными программами по мере необходимости. Эта память не выделяется из ограниченной памяти стека программы, а выделяется из гораздо большего хранилища, управляемого операционной системой — кучи. На современных компьютерах размер кучи может составлять гигабайты памяти.
Для динамического выделения памяти одной переменной используется оператор new:
new int; // динамически выделяем целочисленную переменную и сразу же отбрасываем результат (так как нигде его не сохраняем)
| 1 | newint;// динамически выделяем целочисленную переменную и сразу же отбрасываем результат (так как нигде его не сохраняем) |
В примере, приведенном выше, мы запрашиваем выделение памяти для целочисленной переменной из операционной системы. Оператор new возвращает указатель, содержащий адрес выделенной памяти.
Для доступа к выделенной памяти создается указатель:
int *ptr = new int; // динамически выделяем целочисленную переменную и присваиваем её адрес ptr, чтобы затем иметь доступ к ней
| 1 | int*ptr=newint;// динамически выделяем целочисленную переменную и присваиваем её адрес ptr, чтобы затем иметь доступ к ней |
Затем мы можем разыменовать указатель для получения значения:
*ptr = 8; // присваиваем значение 8 только что выделенной памяти
| 1 | *ptr=8;// присваиваем значение 8 только что выделенной памяти |
Вот один из случаев, когда указатели полезны. Без указателя с адресом на только что выделенную память у нас не было бы способа получить доступ к ней.
Есть ли альтернативы СИПАП-терапии?
Вот что недавно написала нам на сайт одна женщина.
По этому сообщению может создаться впечатление, что все сомнологи — тайные поклонники Йозефа Менгеле (Йозеф Менгеле —немецкий врач,который во время Второй Мировой войны проводил жестокие медицинские опыты на узниках концлагеря Освенцим), и вместо того, чтобы лечить своих пациентов, мы их пытаем, как средневековых ведьм.
Альтернативы СИПАП-терапии — они есть. При легком апноэ вам могут порекомендовать общепрофилактические мероприятия, внутриротовые устройства, оперативное вмешательство — зависит от причин болезни. Иногда даже тяжелое апноэ можно излечить, удалив резко гипертрофированные миндалины. Но при умеренном и тяжелом апноэ у пациентов с избыточной массой тела, не имеющих явных анатомических дефектов на уровне глотки, СИПАП-терапия является стандартным и единственно эффективным лечением.
Конечно, вы можете «сопротивляться системе» и самостоятельно пробовать какие угодно методы из тех, что были описаны в этой книге ранее. Но порой это лишь полумеры, а порой — и вовсе никакие не меры. Вы можете искать информацию на различных сайтах, форумах, в советах друзей или в случайных озарениях. Но неужели вы думаете, что найдете эффективный терапевтический способ, неизвестный науке? Да если бы он существовал, он бы уж давно был официальным эталонным лечением…
СИПАП-терапия — это фактически единственный шанс для пациентов с тяжелым СОАС почувствовать себя лучше. Люди, измученные месяцами и годами болезни, находят спасение в этом методе, пусть он даже на первый взгляд кажется таким странным и неудобным. После короткой адаптации он становится весьма комфортен и дарит радость здорового сна. Спать с «хоботом» — лучше, чем страдать от храпа, ночной потливости, удушья, изжоги, головной боли, гипертонии, учащенного мочеиспускания, проблем с потенцией… И это лучше, чем гадать, какое «счастье» постигнет вас первым — ДТП из-за засыпания за рулем, инсульт или инфаркт.
Функции формирования числовых диапазонов
Следующая группа
функций, которые мы рассмотрим на этом занятии, служит для формирования
числовых диапазонов. Что делают эти функции? Когда мы с вами изучали язык Python, то говорили о
функции
range(Start, Stop, Step)
которая
генерирует числовой диапазон с параметрами Start, Stop, Step. Причем, все
эти параметры должны быть целочисленными. В NumPy есть подобные
функции, но более гибкие и работающие с вещественными величинами.
|
Название |
Описание |
|
arange() |
Возвращает |
|
linspace(start, |
Возвращает |
|
logspace(start, |
Возвращает |
|
geomspace(start, |
Формирование |
|
meshgrid(x1, |
x1, |
|
mgrid[] |
Возвращает |
|
ogrid[] |
Возвращает |
Давайте
рассмотрим некоторые из них. Первая функция arrange довольно часто
применяется в программах на Python. Она позволяет проходить
заданный интервал с указанным шагом, например, так:
np.arange(5)# интервал [0; 5) с шагом 1 np.arange(1, 5)# интервал [1; 5) с шагом 1 np.arange(1, 5, 0.5) # интервал [1; 5) с шагом 0,5
Обратите
внимание, в отличие от функции range языка Python в arrange пакета NumPy можно указывать
вещественные значения. Вот еще один пример, демонстрирующий это:
np.arange(, np.pi, 0.1)
Здесь все
величины вещественные. Мы начинаем движение от значения 0 с шагом 0,1 пока не
дойдем до значения пи (не включая его). И, далее, используя этот массив, можно
вычислить синус или косинус от всех этих значений:
np.cos(np.arange(, np.pi, 0.1))
Видите, как это
удобно. Без пакета NumPyнам пришлось бы писать цикл и делать
вычисление для каждого значения аргумента. А здесь мы сразу получаем готовый
массив значений функции косинуса. Это работает гораздо быстрее циклов в Python.
Похожим образом
работает и функция linspace. Она разбивает указанный интервал на равномерные
отрезки и возвращает массив этих значений:
Мы указываем в
качестве аргументов интервал и число
отметок в этом интервале n. Если n = 0, то получим
пустой массив. При n = 1 – значение start. При n = 2 – значения start и stop. При n> 2
равномерное разбиение интервала точками m = n-2. Например:
np.linspace(, np.pi, ) # пустой массив np.linspace(, np.pi, 1) # одно значение 0 np.linspace(, np.pi, 2) # два значения: 0 и pi np.linspace(, np.pi, 3) # три значения: 0, pi/2, pi
В чем отличие linspace от arange? В arange мы указываем
сами шаг движения по числовой оси. При этом число значений определяется
граничными значениями. А в linspace мы задаем граничные значения и
число делений, а шаг вычисляется автоматически.
Функции logspace
и geomspace работают аналогичным образом. У них указываются граничные значения
и число членов, а на выходе имеем массив из соответствующих величин. Например:
np.logspace(, 1, 3) # значения: 1, sqrt(10), 10 np.logspace(, 1, 4) # значения: 1, 2.15, 4.64, 10 np.geomspace(1, 4, 3) # значения: 1, 2, 4 np.geomspace(1, 16, 5) # значения: 1, 2, 4, 8, 16
Остальные
функции этой группы используются при построении графиков и мы их рассмотрим,
когда будем рассматривать построение графиков с помощью библиотеки matplotlib.
Сигмоида
Сигмоида выглядит гладкой и подобна ступенчатой функции. Рассмотрим её преимущества.
Во-первых, сигмоида — нелинейна по своей природе, а комбинация таких функций производит тоже нелинейную функцию. Теперь мы можем стэкать слои.
Еще одно достоинство такой функции — она не бинарна, что делает активацию аналоговой, в отличие от ступенчатой функции. Для сигмоиды также характерен гладкий градиент.
Если вы заметили, в диапазоне значений X от -2 до 2 значения Y меняется очень быстро. Это означает, что любое малое изменение значения X в этой области влечет существенное изменение значения Y. Такое поведение функции указывает на то, что Y имеет тенденцию прижиматься к одному из краев кривой.
Сигмоида действительно выглядит подходящей функцией для задач классификации. Она стремиться привести значения к одной из сторон кривой (например, к верхнему при х=2 и нижнему при х=-2). Такое поведение позволяет находить четкие границы при предсказании.
Другое преимущество сигмоиды над линейной функцией заключается в следующем. В первом случае имеем фиксированный диапазон значений функции — , тогда как линейная функция изменяется в пределах (-inf, inf). Такое свойство сигмоиды очень полезно, так как не приводит к ошибкам в случае больших значений активации.
Сегодня сигмоида является одной из самых частых активационных функций в нейросетях
Но и у неё есть недостатки, на которые стоит обратить внимание
Вы уже могли заметить, что при приближении к концам сигмоиды значения Y имеют тенденцию слабо реагировать на изменения в X. Это означает, что градиент в таких областях принимает маленькие значения. А это, в свою очередь, приводит к проблемам с градиентом исчезновения. Рассмотрим подробно, что происходит при приближении активационной функции к почти горизонтальной части кривой на обеих сторонах.
В таком случае значение градиента мало или исчезает (не может сделать существенного изменения из-за чрезвычайно малого значения). Нейросеть отказывается обучаться дальше или делает это крайне медленно (в зависимости от способа использования или до тех пор, пока градиент/вычисление не начнет страдать от ограничений на значение с плавающей точкой). Существуют варианты работы над этими проблемами, а сигмоида всё ещё очень популярна для задач классификации.
Таинственные нейроны
С течением времени, однако, стало происходить нечто странное – некоторые нейроны перестали реагировать на запахи, а другие начали. Нейроны, которые представляли запах яблока в мае, и те, которые представляли один и тот же запах в июне, так же отличались друг от друга, как и те, которые представляют запахи яблок и травы в любой момент времени.
Необходимо отметить, что это новое и единственное исследование в этой области. Однако другие ученые ранее показали, что одно и то же явление, называемое репрезентативным дрейфом, происходит в различных областях мозга, помимо пириформной коры. Его существование ясно; все остальное – загадка.
Мозг способен изменяться на протяжении всей нашей жизни
Если нейроны в пириформной коре реагируют на определенный запах, то вероятность того, что он будет реагировать на него и через месяц, составляет всего один к 15! В любой момент времени в ответ на каждый запах срабатывает одинаковое количество нейронов, но их идентичность меняется. Но как мозг узнает, что чувствует нос или что видят глаза, если нейронные реакции на запахи и зрение постоянно меняются?
В конечном итоге дрейф, о котором говорят специалисты, может быть просто ошибкой нервной системы — проблемой, которую нужно решать. «Связи во многих частях мозга постоянно формируются и разрушаются, и каждый нейрон сам по себе постоянно перерабатывает клеточный материал» – объясняют ученые. И все же, их работу некоторые называют некорректной – основная нейронаука опирается на очень конкретные методы и результаты и преобразует их в облако туманной концепции.
Где была бы современная наука без этих грызунов?
И неспроста, ибо мы нуждаемся в новых теориях и идеях. Нейронаука сегодня настолько незрела и концептуальна, что ученые, по сути, находятся на этапе сбора информации и фактов. Однако, мне думается, что в ближайшие десятилетия мы все-таки сможем наконец сказать: «мы понимаем как работает мозг, слава науке».
Результаты приема псиллиума
Положительные свойства псиллиума позволяют широко применять его в лечении, коррекции и профилактики различных нарушений. Мы рассмотрели самые распространенные задачи использования этого вещества.
Лечение диареи
Псиллиум является компонентом противодиарейных препаратов. Растительный сорбент впитывает воду и токсины, патогенные бактерии и продукты их жизнедеятельности, а также вирусы. Это позволяет использовать средства на его основе в лечении диареи инфекционного, токсического происхождения, диареи путешественников, а также антибиотик-ассоциированной диареи. С помощью псиллиума удается не только справиться с причиной расстройства, но и купировать неприятные симптомы — нормализовать консистенцию и частоту стула, устранить метеоризм и боли в животе.
Коррекция постинфекционных нарушений
Перенесенные отравление или вирусные кишечные инфекции могут надолго вывести из строя кишечник. Даже после купирования острых симптомов могут наблюдаться повышенное газообразование, неустойчивый стул, чередование диареи и запоров, боли в разных частях живота. В этом случае псиллиум может выступать частью корректирующей терапии и ускорить полное выздоровление.
Лечение аллергодерматозов
Растительные волокна впитывают аллергены и способствуют улучшению внешнего вида кожи, уменьшая количество и выраженность высыпаний. Поэтому препарат на основе псиллиума может быть частью комплексного лечения дерматологических и аллергических заболеваний. Врач-дерматолог расскажет, как правильно пить псиллиум. Вещество дополнит действие наружных кожных средств и других составляющих терапии.
Купирование интоксикации
Различные интоксикации, в том числе связанные с особенностями труда, приемом алкогольных напитков, могут быть купированы с помощью сорбентов. Тяжелые случаи требуют госпитализации, но если это не показано, врач назначит средства для ускорения выведения токсинов. Среди них могут быть препараты на основе растительного сорбента.
Нормализация стула при приеме противодиарейных средств
Превышение дозировки, неправильно подобранный препарат или бесконтрольный прием слабительных — все это может спровоцировать диарею. Кроме того, некоторые лекарства также обладают послабляющим действием, что доставляет немало неудобств. Псиллиум рекомендован для нормализации стула в качестве одного из средств симптоматической терапии.
Улучшение самочувствия при острых инфекционных заболеваниях
Тяжелые инфекции и респираторные заболевания сопровождаются общей интоксикацией организма
Псиллиум часто используют для улучшения самочувствия, ускорения выздоровления, поскольку важно помочь организму справиться с выведением токсинов и продуктов жизнедеятельности инфекционных агентов.
Обработка и вывод вложенных списков
Часто в задачах приходится хранить прямоугольные таблицы с данными.
Такие таблицы называются матрицами или двумерными массивами. В языке
программирования Питон таблицу можно представить в виде списка строк,
каждый элемент которого является в свою очередь списком, например, чисел.
Например, создать числовую таблицу из двух строк и трех столбцов можно так:
A = , ]
Здесь первая строка списка является списком из чисел
. То есть , значение
, ,
, ,
.
Для обработки и вывода списка как правило используется два вложенных
цикла. Первый цикл по номеру строки, второй цикл по элементам внутри строки.
Например, вывести двумерный числовой список на экран построчно,
разделяя числа пробелами внутри одной строки, можно так:
for i in range(len(A)):
for j in range(len(A):
print(A, end = ' ')
print()
То же самое, но циклы не по индексу, а по значениям списка:
for row in A:
for elem in row:
print(elem, end = ' ')
print()
Естественно для вывода одной строки можно воспользоваться
методом :
for row in A:
print(' '.join(list(map(str, row))))
Используем два вложенных цикла для подсчета суммы всех
чисел в списке:
S = 0
for i in range(len(A)):
for j in range(len(A)):
S += A
Или то же самое с циклом не по индексу, а по значениям строк:
S = 0
for row in A:
for elem in row:
S += elem
