わが家のセキセイインコ(白ハルクイン)はお喋りも上手で人懐っこくて、当然のように家族の一員でした。 セキセイインコの 肝臓疾患 ( 肝臓肥大 ・ 脂肪肝 )はとても多い病気です。 実家で昔からインコ生活をしていましたが、初めてのことなので知識不足だったことと、動物病院の敷居が高かった為、かなり症状が進行してしまってからの受診となりました。 もし今、肝臓の病気かも…と心配しておられるようでしたら、 ぜひすぐに病院に連れて行ってあげてください ね。 小さな鳥さんを診察できる動物病院は限られているため、どうしても受診できないという方は、以下に 専門の獣医さんに指導してもらったことを書いていますのでぜひ試してみてください ね。 可愛い鳥さんが元気になってもらうためのお役に立てたら嬉しいです。 動物病院に連れて行くまで 1年ほど前からお腹の膨らみが気になっていたんだけど、いろいろと調べつつ経過観察をしていました。 この時点で動物病院に連れて行かなかったのは、 とても元気にしていた 病院で診察することで小さな鳥さんにはストレスがかかる 近所にセキセイインコの専門病院がなかった などの理由があります。 やがて嘴(くちばし)に黒いシミのようなものができました。 よく見ると爪にもできていました。 肝臓疾患 ? とその時に心配して、過発情やエサに気をつけるようになりました。 …でも、 …黒いシミが消えてホッとしていたのですが、くちばしがどんどん伸びてきて胸に刺さるんじゃないかと思うほどになってしまいました。 エサは食べることができていたし、元気に遊んでいたのですが、さすがにこれは可哀そう… 獣医さんにくちばしを切ってもらう前に病院にて撮影。 嘴には血管が通っているし、素人が切ると変に割れてしまうこともあるようなので、これが動物病院に行くきっかけとなりました。 お腹の膨らみも大きくなってきているし、黒いシミが嘴や爪にできたり、くちばしが伸びてくるのは『 肝臓疾患 、 肝臓肥大 、 脂肪肝 』という記事をたくさん読んだので覚悟をしていました。 セキセイインコが肝臓疾患になる原因は? とても丁寧なお医者さんで、30分くらいかけて診察、ゲージの中を見ていろいろなアドバイス、栄養指導、そして嘴(くちばし)を切ってくれました。 くちばしスッキリ♪ 良かったね(*´▽`*) 腹部の膨らみ の原因を調べるにはレントゲンを撮る必要があるとのこと。 今回は初診だし、くちばし切りでストレスもかかっているので詳しい検査はまた次回に。 セキセイインコの肝臓疾患の原因 鳥さんの肝臓の病気はとても多いそうです。 人間と同じで 生活習慣病 が主な原因です。 夫が帰宅する時間まで起きていたりするので、23時に放鳥していることもありました。反省… 夜更かしをして好きなだけ遊んで、美味しいエサをたっぷり与えられ、冬はヒーターをつけるなど年中快適な環境で生活していたわが家の白ハルクイン… おかげさまで年中、 ベりーベリーハッピー!!!
6倍です。爪切りで出血させないためにしっかり見ましょう。 ちなみに安物も買ってみましたが歪んで見えたりして頭が痛くなってしまいました。さすがハズキルーペはそんなことはありませんでした。 インコの事をまとめたページへ インコと暮らす カメインコの事をまとめたページへ オカメインコとの暮らしは楽しい?もちろん楽しいよ。 投稿ナビゲーション
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?というのも気になります。 兄くんは今年から理系コースを選択したので、理工系学部に向けて頑張っていくのは間違い… ウチの妹ちゃんは今年から中2です!中2というと「厨二病」の全盛期? あと反抗期の年頃でもありとても心配な時期なのですが、幸いにも妹ちゃんはそれほどでもなく、とても良い子です やはり兄くんの反抗期を目の当たりにしてきた下の子なので、同じような状… 4月から新しい塾に通い始めて数週間が経ちました。 兄くんは理系を選択しており、塾では苦手な「英語」と得意な「数学」の2科目を受講することになりました。塾の授業は1科目につき週1回ずつなので、週2で塾通いです。去年(高1)までは週1での個別指導塾通… コロナの猛威は一向に止まない中、新年度の学校生活は順調に始まっています!兄くんも妹ちゃんも新しいクラスにあまり不満は無いようで、ひと安心です(^^) これまで兄くんの塾選びにおいては、色々と起こったことを残しておきたかったので、数か月に遡って書… ようやく兄くんの塾が決まって、入会手続きと初期費用のお支払まで完了しました! 『願い事』を書こう☆彡｜岐阜県不破郡垂井町で小学生・中学生の進学や受験のための学習塾に通うなら【THE学習空間RISE】. 勉強がそれほど得意ではなく、学習の習慣が付いていない兄くんをどうにかして大学受験で勝負できるようにしたいーと思い、ある程度の期間を掛けて塾選びをしてきました。 や… 兄くんの通う塾は、ほぼ決まりました。最終段階です。ただやっぱり実際の雰囲気などを知りたいので、個別説明の場をお願いしました。 兄くんは参加しないということで、私だけで話を伺いました。 電話での印象も良い感じだったので、それほど身構えずに訪問… 兄くんの大学受験向けの塾選び。いよいよ候補は2つに絞りましたー! ・大手予備校の代表としてK塾・地元特化型の中堅塾「A」 ※全国区じゃないので一応伏せときます と書きつつも、私の心はもう固まっています。 でもでも、とりあえずWebサイトで情報を集…
出荷日 = '20150110' OR 出荷表. 出荷日 = '20150120' OR が「または」という意味なので、 「出荷表の出荷日が 2015 年 1 月 10 日、または、 出荷表の出荷日が 2015 年 1 月 20 日」であり、「~から・・・まで」ではありません 選択肢イ 出荷表. 出荷日 = ANY ('20150110', '20150120') ANY が「いずれか」という意味なので、 「出荷表の出荷日が 2015 年 1 月 10 日、 2015 年 1 月 20 日のいずれか」であり、「~から・・・まで」ではありません 選択肢ウ 出荷表. 出荷日 BETWEEN '20150110' AND '20150120' BETWEEN ~ AND ・・・ が「~から・・・まで」という意味なので、 「出荷表の出荷日が 2015 年 1 月 10 日から 2015 年 1 月 20 日まで」にピッタリ該当します したがって、選択肢ウが正解です 念のため、選択肢エも見ておきましょう。 選択肢エ 出荷表. 出荷日 IN ('20150110', '20150120') IN が「~の中にある」という意味なので、 「出荷表の出荷日が 2015 年 1 月 10 日、 2015 年 1 月 20 日の中にある」であり、「~から・・・まで」ではありません。 解答 ウ いかがでしたか? 「英語だと思って日本語に訳してみること」で、 SQL 文の読み方が「わかった」でしょう。 今後の試験対策としては、まず、教材(きっと何らかの試験対策教材をお持ちですね)に示された SQL の構文に、一通り目を通してください。 SQL 文の英語を日本語に訳して意味を理解できれば、構文を暗記する必要はありません。 その上で、できるだけ多くの過去問題を解いてください。問題を解くときも、 SQL 文の英語を日本語に訳して意味を考えてください。 もしも、知らない英単語に遭遇したら、英和辞典で意味を調べてください。そうすれば、きっと SQL 文の意味がわかるはずです。 最後にもう一度だけ言います。 SQL 文は英語 です。それでは、またお会いしましょう! label 関連タグ Q. 午前試験を 『免除』するには? A. 独習ゼミで午前免除制度を活用しましょう。 免除試験を受けた 87% の方が、 1 年間の午前免除資格を得ています。 2022 年 上期 試験向け コース申込を開始!
の中間層をいくつか増やしたとき、Kerasでは base_model. add ( Dense ( neuron_total, activation = 'relu')) PyTorchでは class MyNet2 ( nn. Module): self. fc1 = nn. fc2 = nn. Linear ( neuron_total, int ( neuron_total / 2)) #Intermediate modules to Output Layer self. fc3 = nn. Linear ( int ( neuron_total / 2), 2) x = self. fc1 ( x) x = self. fc2 ( x) x = F. relu ( x) x = self. fc3 ( x) となり、PyTorchでは入力も出力もノード数を明示しています。 ドロップアウトの比較 あまり詳しく把握しきれていないので不安がありますが、KerasではDropout適用を学習時と評価時で切り替える必要がないはずです。PyTorchでは()でDropoutを無効化するので、テスト画像を読み込む際は学習モードではないということを明示するため、 param = torch. load ( weights_folder_path + "/" + best_weights_path) model. load_state_dict ( param, strict = False) model. eval () # ~ Inference model_summaryの比較(パラメータ数) パラメータ数はご覧の通り、完全一致しました。 Figure 5. model summaryによるKeras(左)とPyTorch(右)の比較 GPU利用比較 小ネタですが、KerasではGPUを使う際に記述の変更の必要はありませんが、PyTorchの場合は #image, label = Variable(image), Variable(label) image, label = Variable ( image). cuda (), Variable ( label). cuda () のように書き換えする必要があります。 学習ループ比較 Kerasではtのように記述することで勝手に学習評価のループをエポック数分繰り返します。PyTorchではforループなどで以下のようにエポック数分繰り返します。 def train ( epoch): #~略 def validation (): for epoch in range ( 1, total_epochs + 1): train ( epoch) validation () 出力比較 また、PyTorchはデフォルトでlog_softmaxが使われているので、クラス確率の合計値は1にならないです(softmaxを指定するか、自分で換算する)。 まず、タスクマネージャでPCの稼働状況を確認すると、以下のような違いがありました。 Figure 6.