Елка тильда: Тильда елка — выкройка и мастер класс из новой коллекции

Здесь и сейчас – Приглашаем на мастер-класс «Елочка» в стиле Тильда

Пришлашаем всех желающих на мастер-класс шить Елочку в стиле Тильда. На занятии вы не только сможете узнать некоторые секреты шитья игрушек в стиле Тильда, но и своими руками сшить игрушку для благотворительной ярмарки фонда. Игрушки могут служить интерьерным украшением и прекрасным подарком к Новому году.

На этом мастер-классе вы сможете сшить одну елочку на выбор или обе. Чтобы все успеть, просим приходить с 13:00 до 15:30.

Когда: 11 декабря, понедельник c 13:00 до 17:00
Где: Москва, ул. Тимура Фрунзе, д. 11/44, помещение проекта «Уютка» (м. Парк Культуры кольцевая). Как пройти

Фотографии представлены для примера. Материалы предоставляются. Мастер-класс будет проводить Екатерина Павликова. Занятие проводится бесплатно, если вы оставляете свое изделие для ярмарок фонда.

| Мастер-классы

Твитнуть Поделиться

СОРТИРОВАТЬ ПО ТЭГАМ

  • Популярные
  • Все

Социальная адаптация Помощь принимающим семьям Ресурсный центр Три ДА Материальная помощь Срочно требуется! Фонд Межрегиональный проект Семинары Выпускники Мероприятия Каникулы не в детском доме Содействие семейному устройству Ступени Помогающий центр Покажи ребенку Родину Программа профориентации Вебинары Хочу учиться Мастер-классы

АРХИВ ПО МЕСЯЦАМ

Весь архив март 2023 февраль 2023 январь 2023 декабрь 2022 ноябрь 2022 октябрь 2022 сентябрь 2022 август 2022 июль 2022 июнь 2022 май 2022 апрель 2022 март 2022 февраль 2022 январь 2022 декабрь 2021 ноябрь 2021 октябрь 2021 сентябрь 2021 август 2021 июль 2021 июнь 2021 май 2021 апрель 2021 март 2021 февраль 2021 январь 2021 декабрь 2020 ноябрь 2020 октябрь 2020 сентябрь 2020 август 2020 июль 2020 июнь 2020 май 2020 апрель 2020 март 2020 февраль 2020 январь 2020 декабрь 2019 ноябрь 2019 октябрь 2019 сентябрь 2019 август 2019 июль 2019 июнь 2019 май 2019 апрель 2019 март 2019 февраль 2019 январь 2019 декабрь 2018 ноябрь 2018 октябрь 2018 сентябрь 2018 август 2018 июль 2018 июнь 2018 май 2018 апрель 2018 март 2018 февраль 2018 январь 2018 декабрь 2017 ноябрь 2017 октябрь 2017 сентябрь 2017 август 2017 июль 2017 июнь 2017 май 2017 апрель 2017 март 2017 февраль 2017 январь 2017 декабрь 2016 ноябрь 2016 октябрь 2016 сентябрь 2016 август 2016 июнь 2016 май 2016 апрель 2016 март 2016 февраль 2016 январь 2016 декабрь 2015 ноябрь 2015 октябрь 2015 сентябрь 2015 август 2015 июль 2015 июнь 2015 май 2015 апрель 2015 март 2015 февраль 2015 январь 2015 декабрь 2014 ноябрь 2014 октябрь 2014 сентябрь 2014 август 2014 июль 2014 июнь 2014 май 2014 апрель 2014 март 2014 февраль 2014 январь 2014 декабрь 2013 ноябрь 2013 октябрь 2013 сентябрь 2013 август 2013 март 2013 декабрь 2012 ноябрь 2012 июнь 2012 март 2012 октябрь 2011 июль 2011 июнь 2011 март 2011 февраль 2011 январь 2011 ноябрь 2010 июнь 2010 апрель 2010 февраль 2010 январь 2010 декабрь 2009 октябрь 2009 август 2009 июнь 2009 январь 2008 декабрь 2007 май 2007 февраль 2007 январь 2007

Эскиз игрушки на елку — 79 фото

Трафареты новогодних игрушек


Трафареты новогодних игрушек


Елочные игрушки из фетра выкройки


Векторная елочная игрушка


Векторная елочная игрушка


Новогодние игрушки из фетра


Трафареты ноогоднихьигрушек


Новогодние игрушки из бумаги


Елочные шары раскраска


Раскраска новогодние игрушки


Разукрашки новогодней елочной игрушки


Елочные игрушки из фетра


Ёлочнын игрушка раскраска


Елочные игрушки раскраска


Новогодние игрушки в векторе для резки


Елочные игрушки раскраска


Трафареты ноогоднихьигрушек


Елка с игрушками раскраска


Новогодние украшения раскраска


Новогодние игрушки из фетра выкройки


Новогодний декор для вырезания Скрапбукинг


Раскраска новогодние игрушки


Елочный шар в стиле Зентангл


Елочные игрушки на окна цветные


Новогодние вытынанки елочные игрушки


Елочные игрушки из фетра шаблоны


Новогодние носки для вырезания


Елочные игрушки черно белые


Новогодние Гномы акварель


Олень Рудольф Тильда


Новогодние силуэты для вырезания


Шаблоны новогодних игрушек


Шаблоны для шитья


Елочные игрушки Тильда выкройка


Раскраска Новогодняя игрушка для детей 3-4 лет


Трафарет елочной игрушки для раскрашивания


Елочные игрушки раскраска


Новогодние наклейки раскраски


Стилизованная елка


Шаблоны новогодних игрушек


Новогодние наклейки черно белые


Украшения на окна шарики


Новогодние игрушки мультяшные


Зентангл Новогодняя елка


Новогодние шары раскраска для детей


Новогодние игрушки из фетра выкройки


Кавайные новогодние наклейки


Трафарет для объемной елки из картона


Советские елочные игрушки вектор


Ёлочнын игрушка раскраска


Новогодние украшения раскраска


Новогодняя точечная роспись


Новогодние украшения раскраска


Игрушки из фетра на елку выкройки


Шарик новогодний трафарет


Елочные игрушки для вырезания цветные


Олень из картона


Раскраска новогодние игрушки


Новогодняя елка карандашом


Пряничный человечек шаблон


Шарик новогодний трафарет


Рождественский леденец раскраска


Зимние наклейки


Елочные игрушки с детьми


Елочные игрушки раскраска


Новогодние украшения раскраска


Трафареты новогодних игрушек


Стилизованное изображение елки


Новогодние игрушки вектор


Способы рисования елочки для детей


Елочные игрушки Тильда выкройка


Елочные шары с заданиями для детей


Игрушки детские эскизы


Стилизованная Новогодняя елка


Елка трафарет на окно


Елка вектор


Елка Тильда выкройка



Комментарии (0)

Написать

Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.

Разница между большими нотациями O и тильдой

В асимптотическом анализе алгоритмов мы часто сталкиваемся с такими терминами, как Big-Oh, Omega, Theta и Tilde, которые описывают производительность алгоритма.
Вы можете обратиться к следующим ссылкам, чтобы получить больше информации об асимптотическом анализе:

  1. Анализ алгоритмов  
  2. Различные обозначения
  3. Разница между Big Oh, Big Omega и Big Theta

    002 В этой статье мы увидим разницу между двумя обозначениями:

    Big Oh и Tilde.

    1. Обозначение Большого О (O) :
    Это обозначение в основном используется для описания асимптотической верхней границы . Математически мы можем описать это как:

     f(n) = O(g(n))
если существуют положительные константы c и
n0 такое, что
0 <= f(n) <= c*g(n)
для всех n >= n0

    Приведенные выше обозначения показывают, что в точке n=n0 рост функции g(n) постепенно увеличивается. В алгоритмах мы всегда имеем дело с большими значениями n, т.е. n→∞. Итак, мы также можем определить нотацию Big-Oh как:

    Следовательно, f(n) = O(g(n)), если вышеуказанное предельное значение лежит в диапазоне [ 0 , ∞ )

    ~) :
    Тильда используется, когда мы хотим сделать простую аппроксимацию сложной функции. Он просто отбрасывает члены более низкого порядка. Обозначается ~g(n).

    Если f(n)~g(n) указывает, что значение f(n)/g(n) стремится к 1 при большем значении n. Математически мы можем выразить это как:

    Пример 
    1.   можно записать в виде ~потому что, когда мы разделим обе функции и найдем предел для большего значения n, оно станет равным 1. Дерево AVL Прежде чем вставлять или удалять ключ, мы сначала сравниваем и находим расположение ключа. Количество сравнений, необходимых в худшем случае, равно:

      h+1, , где  h  — высота дерева. 
Высота будет равна , так как дерево AVL является сбалансированным по высоте деревом.

    Следовательно, мы можем заменить значение h в выражении, и оно станет следующим:

    Мы можем игнорировать член младшего порядка, и оно станет ~. Таким образом, количество сравнений в дереве AVL приближается к ~.

    Некоторые важные моменты относительно обозначений ~ в асимптотическом анализе –

    • Из этого следует отношение эквивалентности свойство.
    • Идентичен большой тета-нотации . Существует небольшая разница в произвольной константе, так как в нотации большой тета могут быть разные значения для констант как в нижней, так и в верхней границах, но в случае с Тильдой мы всегда получаем значение f/g как 1 или стремящееся к к 1.

    The differences between Big Oh and Tilde notations are :

    S No- Big Oh (O) Tilde (~)
    1 It обычно определяет верхнюю границу алгоритма. Поскольку это похоже на тета-нотацию, оно определяет как верхнюю, так и нижнюю границу алгоритма.
    2

    Произвольная константа в нотации Большого О есть c, которая больше нуля.

    0 <= f(n) <= c*g(n) ; c>0, n>=n0

    		 Здесь константа всегда будет равна 1, так как при делении f на g или g на f мы всегда получаем 1. Таким образом, это дает более точное приближение алгоритма.
    3.

    Если временная сложность любого алгоритма равна

    , она задается O(), а константа игнорируется.

    		 Здесь при той же временной сложности будет ~(). Эта константа 1/3 не имеет смысла, так как в асимптотическом анализе нас интересует только рост функции при большем значении n.
    4. В основном используется в асимптотическом анализе, поскольку нам всегда интересно знать верхнюю границу любого алгоритма. Большая тета в основном используется вместо обозначения Тильды, так как в случае Большой теты мы можем иметь разные произвольные константы, c1 для верхней границы и c2 для нижней границы.
    5. Определяет наихудший случай. В основном определяет средний случай.

    Подробнее см.:
    Проектирование и анализ алгоритмов.

    Одновременный прогноз нескольких химических параметров качества речной воды с помощью TILDE

    Одновременное прогнозирование нескольких химических параметров качества речной воды с помощью TILDE

    • Хендрик Блокил 8 ,
    • Сашо Джероски 9 и
    • Ясна Грбович 10  
    3 Бумага для конференции

    • 2025 Доступов

    • 26 Цитаты

    Часть серии книг Lecture Notes in Computer Science (LNAI, том 1704)

    Abstract

    Исследования окружающей среды становятся все более популярной областью применения методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных. В этой статье мы рассматриваем два приложения обучения дерева решений в области качества речной воды: а) одновременное прогнозирование нескольких физико-химических свойств воды на основе ее биологических свойств с использованием одного дерева решений (в отличие от обучения другому дереву). для каждого отдельного свойства) и б) предсказание прошлых физико-химических свойств речной воды на основе ее текущих биологических свойств. Мы обсуждаем некоторые экспериментальные результаты, которые, по нашему мнению, интересны как экспертам в области приложений, так и сообществу машинного обучения.

    Ключевые слова

    • Химический потребность в кислороде
    • Биологический спрос на кислород
    • Качество речной воды
    • Индуктивный логический программирование
    • Индуктивная система логического программирования

    Эти ключевые слова были добавлены на машине. Этот процесс является экспериментальным, и ключевые слова могут обновляться по мере улучшения алгоритма обучения.

    Скачать документ конференции в формате PDF

    Ссылки

    1. Блокил, Х.: Индукция сверху вниз деревьев логических решений первого порядка. Кандидатская диссертация, кафедра компьютерных наук, Католический университет Лёвен (1998 г.), http://www.cs.kuleuven.ac.be/~ml/PS/blockeel98:phd.ps.gz

    2. Блокил, Х., Де Рэдт, Л.: Индукция сверху вниз деревьев логических решений первого порядка. Искусственный интеллект 101(1–2), 285–297 (1998)

      перекрестная ссылка МАТЕМАТИКА MathSciNet Google Scholar

    3. Блокил, Х., Де Рэдт, Л., Рамон, Дж.: Индукция кластеризации деревьев сверху вниз. В: Учеб. 15-я Международная конф. по машинному обучению, стр. 55–63 (1998), http://www. -cs.kuleuven.ac.be/~ml/PS/ML98-56.ps

    4. Blockeel, H., Džeroski, S., Grbović, J.: Эксперименты с TILDE в области качества речной воды. Технический отчет IJS-DP 8089, Институт Йожефа Стефана, Любляна, Словения (1999)

      Google Scholar

    5. Брейман Л., Фридман Дж. Х., Олшен Р. А., Стоун С. Дж.: Деревья классификации и регрессии. Уодсворт, Белмонт (1984)

      Google Scholar

    6. Кэрнс, Дж., Дуглас, В.А., Бьюзи, Ф., Чейни, доктор медицины: индекс последовательного сравнения – упрощенный метод для небиологов для оценки относительных различий в биологическом разнообразии в исследованиях загрязнения рек. Дж. Ват. Загрязн. Контрольная фед. 40, 1607–1613 (1968)

      Google Scholar

    7. Де Пау, Н. , Хоукс, Х.А.: Биологический мониторинг качества речной воды. В: Учеб. Симпозиум пресноводной Европы по мониторингу и контролю качества речной воды, стр. 87–111, Астонский университет, Бирмингем (1993)

      Google Scholar

    8. Де Рэдт, Л.: Изучение значения атрибута против индуктивного логического программирования: недостающие звенья. В: Пейдж, Д.Л. (ред.) ILP 1998. LNCS, том. 1446, стр. 1–8. Springer, Heidelberg (1998)

      CrossRef Google Scholar

    9. Джероски С., Демшар Д., Грбович Й.: Прогнозирование химических параметров качества речной воды на основе данных биоиндикатора. Applied Intelligence (1999) (в печати)

      Google Scholar

    10. Джероски С., Грбович Й.: Обнаружение знаний в базе данных о качестве воды. В: Учеб. 1-й междунар. конф. по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных (KDD 1995). AAAI Press, Менло-Парк (1995)

      Google Scholar

    11. Джероски С., Грбович Дж., Уолли В.Дж.: Применение машинного обучения в биологической классификации качества речной воды. В: Машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и обнаружение знаний: методы и приложения. Wiley and Sons, Чичестер (1997)

      Google Scholar

    12. Фишер, Д.Х.: Итеративная оптимизация и упрощение иерархических кластеров. Журнал исследований искусственного интеллекта 4, 147–179.(1996)

      МАТЕМАТИКА Google Scholar

    13. ИСО-БМВП. Оценка биологического качества рек по шкале макробеспозвоночных. Технический отчет ISO/TC147/SC5/WG6/N5, Международная организация по стандартизации (1979)

      Google Scholar

    14. Пантле, Р. , Бак, Х.: Die biologische Überwachtung der Gewas und die Darstellung der Ergebnisse. Газ и Вассерфах 96, 603 (1978)

      Google Scholar

    15. Росс Куинлан, Дж.: C4.5: Программы для машинного обучения. Серия Моргана Кауфмана по машинному обучению. Морган Кауфманн, Сан-Франциско (1993)

      Google Scholar

    16. Куинлан, Дж. Р.: Индукция деревьев решений. Машинное обучение 1, 81–106 (1986)

      Google Scholar

    17. Куинлан, Дж. Р.: Сочетание обучения на основе примеров и моделей. В: Учеб. 10-й Международный семинар по машинному обучению. Морган Кауфманн, Сан-Франциско (19 лет)93)

      Google Scholar

    18. Уолли, В.Дж.: Искусственный интеллект в мониторинге и контроле качества речной воды. В: Труды симпозиума Freshwater Europe по мониторингу и контролю качества речной воды, стр. 179–193. Астонский университет, Бирмингем (1993)

      Google Scholar

    19. Walley, W.J., Hawkes, H.A.: Компьютерная переоценка результатов Рабочей группы по биологическому мониторингу с использованием данных 1990 обзоров качества рек Англии и Уэльса. Water Research 30, 2086–2094 (1996)

      CrossRef Google Scholar

    СПРАВЕДЕНИЯ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

    Информация о авторе

    Авторы и принадлежность

    1. Департамент компьютерных наук, Katholieke Universiteit Leuven, Celestijnenlaan 200a, B-3001, Heverlee,

      9

      . , Ямова 39, SI-1000, Ljubljana, Slovenia

      Sašo Džeroski

    2. Hydrometeorological Institute, Vojkova 1b, SI-1000, Ljubljana, Slovenia

      Jasna Grbović

    Authors

    1. Hendrik Blockeel

      View author publications

      You также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

    2. Sašo Džeroski

      Посмотреть публикации автора

      Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Академия

    3. Ясна Грбович

      Просмотр публикаций автора

      Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

    Editor information

    Editors and Affiliations

    1. Computer Science Department, UNC Charlotte, Charlotte, N.

      No related posts.

      Добавить комментарий

      Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

      footer logo

      © Девчули.РУ 2019 ©

      За копирование контента Юля и Инесса разозлятся, поэтому лучше вам этого не делать

      Карта сайта

      ➤