お悩み掲示板 2021/05/31 09:03 3年目ナース 匿名さん (3年目ナース) 4月から病棟へ異動しました。 疾患の勉強や業務を覚えることで精一杯で、 フィジカルアセスメントや薬、内科的なこと、リハビリなど今まで経験してこなかったことでつまづくことが多いです。 看護師としての基礎が学生レベルなので周りからは2ヶ月も経つのに出来ない奴という評価だと思います。 正直、オペ室での経験なんて何の役にも立たないと思ってます。 あんなに必死に覚えた器械の名前や手順、部屋の準備、カメラや機械の使い方など、活かす場は全くありません。 処置や清潔不潔が役立つと言う方も多いですが、それは病棟しか経験がなくてもそれなりにできてると思います。 ①オペ室を経験してよかったと思うこと、オペ室経験者がいてよかったと思うことはありますか? ②オペ室から病棟へ異動して苦労したこと、勉強が必要だったことはなんですか? 病棟で頑張りたいです。 そしてオペ室を経験したことを強みにできるようにしたいです。 でも今は自信がないことばかりで… オペ室経験された方、オペ室から異動してきた人と一緒に働いてる方のお話を聞きたいです。 よろしくお願いします。 コメント(全4件) 3年目ナースのトピック トピックを立てる お悩み掲示板トップへ いま読まれている記事 アンケート受付中 他の本音アンケートを見る 今日の看護クイズ 本日の問題 ◆循環器看護の問題◆「大動脈内バルーンパンピング」の略はどれでしょうか? ショアジギング＆プラッギング | SWマガジンweb | 海のルアーマンのための総合情報メディア. 1769 人が挑戦! 解答してポイントをGET ナースの給料明細
そーいやこんなリールも買ってたな🧐🧐 アベット。 幻覇王石鯛ライト。 この2つは!? ヤフオク行きです😭 なぜ使わなくなったのか?? オペ室から病棟へ異動しました | 看護師のお悩み掲示板 | 看護roo![カンゴルー]. まずアベット。 購入理由 1. 無加工でLDキャスティングができる。 2. キャタリナLD等と違って安定した部品供給。 廃止理由 スプール重すぎ。以上。 もうね、キャタリナLD買ったときの投げやすさと言ったら。 アベットは重いルアー(100g以上)なら問題なく投げれる。けど軽いのはまあ無理。スプールの回転乗せられない。重すぎ。意味わからん重い。 これじゃ目標だった南大隅ネリ10キロ狙うどころか投げたいルアー投げれないじゃん😭😭 次、幻覇王石鯛ライト 購入理由 1. スタードラグの方が投げやすいんでしょ?? 廃止理由 キャタリナLD とキャストフィールたいして変わんないぢゃん🙄🙄 確かにこっちのが軽めのルアー投げやすい。 けど、いざというときのテンションかけたままのクラッチオンオフ、ドラグ調節を考えるとベイトタックルのメリット半減だよね😉 てことで結局みんな御用達 キャタリナLDに落ち着いた訳でした。。。 次、青物タックル(ジグタックル編)に続く。
●釣行日:2020年10月15日 ●ポイント(場所):能登 ●お名前:KY ●使用ルアー/ジグ: 撃投ストライク 105 ●使用フック/サイズ: ジガーミディアムロック 6/0 ●魚種/全長(cm):ヒラマサ83cm 久々の釣行で楽しみにしていたのですが、当日は北西寄りの風波でかなりラフなコンディションでした。 波高が2. 3m位。かなり下がってのキャストを余儀なくされ、トップウォータープラグはカップのデカいポッパーでも全く水を噛まず… ボアーを投げても難しい状況。 安定したアクションをするルアー選択が難しいですが、ジグを選択しました。 ジグであれば縦の釣りですので風波の影響を何とかかわせました。 キャストし、サラシが沖に引かれている離岸流に乗せながらジャークしてりてヒット。 当然ランディングなんかできないのでぶっこぬきましたwwww かなり雑なランディングでしたが、ロックがきまってました!
みなさん初めまして! 徳島県南部から四国南西部でロックショアゲームを楽しんでいるサンラインフィールドスタッフの佐々木優です。 四国南西部で全国的にも有名な場所となると数々の名礁がある「沖ノ島」「鵜来島」でしょうか。自分は徳島県南部〜鵜来島と愛媛県西部がメインでショアジギングをしています!
青物 【ロックショア】磯から青物をミノーでキャッチ 今回は青物狙いで磯へ行ってきました。 今回釣行したエリアは低水温期には釣れる魚種は限られるもののブリ〜ハマチなどの青物が多くなるような印象があります。 狙いはメーターオーバーのブリクラスでしたが、厳しい状況ながらもそこそこサイズ... 2021. 03. 10 シーバス ジャッカルの ナギサ65SPがシーバスのマイクロベイト付きに最高な件 ジャッカルから2020年にバス用として発売されたナギサ65SPというI字形ルアーがあります。 I字形の名作セイラミノーを作ったジャッカルの新作I字形なんて釣れないわけないと思っていたところ、友人よりかなり釣れると教えていただき... 2021. 09 シーバス ルアー ロッド ゼナック スナイプ 86のインプレ ロックフィッシュからライトショアジギングまで ゼナックのロックフィッシュロッド スナイプ86ロングキャスト。磯からキジハタのランカーサイズを狙うために作られたちょっと強めのロックフィッシュロッドです。 このロッドを使い始めてから2年とちょっと経ち、ロックショアの釣りはもちろんボートキ... 2021. 02. 10 ロックフィッシュ 夏の磯にヒラスズキを狙いに行ったらまさかのスジアラが釣れた 2020年の夏に青物、シイラ、ヒラスズキ、何かしらの魚が釣れたらいいなと思い、磯からのルアー釣りに行ってきました。 当日は磯についてみると波が程よくあり、サラシができていたので、時期外れではありますがヒラスズキ狙いでサラシ周辺をミノーで探... 2021. 03 ゼナックのミュートス ソニオを青物初心者が2年間使ったインプレ ゼナックの青物用ロッド、ミュートス ソニオを使い出して2年ほど経ちました。その間にソニオを使って堤防のシーバスから磯のヒラマサまで様々な魚を釣ってきましたので、購入を検討している方へ向けてインプレ的な記事を書きたいと思います。 ちなみ... 2021. 02 キハダマグロのキャスティングに初挑戦初キャッチ!at三重県熊野灘 2020年の7月三重県の熊野へキハダマグロのキャスティングゲームに誘っていただき初挑戦してきました。 お世話になったのは熊野の正丸(第十八正丸)さん。男前の優しい船長でした。 実は自分キハダどころか、ヒラマサ等も大型の魚をオフショア... 2021.
cm. Paired): plt. figure ( figsize = ( 8, 6)) # clean the figure plt. clf () tsne = TSNE () X_embedded = tsne. fit_transform ( X) plt. scatter ( X_embedded [:, 0], X_embedded [:, 1], c = y, cmap = colormap) plt. xticks ( ()) plt. yticks ( ()) plt. 考える技術 書く技術 入門 違い. show () 本記事では説明の都合上、2次元データの例を多用しましたが、 多次元データでも距離学習を適用できるし、次元削減することで2Dの可視化が可能 なことを理解して頂けると嬉しいです。 Plot the dataset 先ほど定義した関数で3クラス(100プロット)のデータを2Dで可視化します。 クラスタリング困難な距離の近いデータセットであることが分かります。 このような各クラスの距離が近すぎるデータはクラスタリング困難なので、 同じクラスのデータは距離が近く、違うクラスのデータは距離が遠くなるように距離学習 を行います。 Mahalanobis Metric for Clustering 様々な距離学習がありますが、今回はマハラノビス距離学習を実践します。 【アルゴリズム概要】 MMC(Mahalanobis Metric for Clustering) is an algorithm that will try to minimize the distance between similar points, while ensuring that the sum of distances between dissimilar points is higher than a threshold. This is done by optimizing a cost function subject to an inequality constraint. 以下のコードで学習します(すごく簡単!さすが scikit-learn ですね) mmc = metric_learn. MMC_Supervised () X_mmc = mmc. fit_transform ( X, y) plot_tsne ( X_mmc, y) マハラノビス距離学習により、同じクラスの距離が近くなってますね。あとは機械学習などを使えば、分類できそうですね。 KISSME( K eep I t S imple and S traightforward ME tric)の理論から実践まで scikit-learn-contrib/metric-learn には、様々な距離学習関数がありますので、本記事で説明していない距離学習も是非実践してみてください。 また、scikit-learnにはない KISSME ( K eep I t S imple and S traightforward ME tric)は以下の記事で理論から実践まで説明していますので、こちらも是非実践してみて下さい。 まとめ 当初、深層距離学習(Deep Metric Learnig)に関する記事を書く予定でした。 しかし、深層距離学習を理解するための前知識として、距離学習(Metric Learnig)を先に説明した方が良いと考えました。 また、距離学習を理解するには「距離とは?空間とは?」といった基礎の説明も必要だと思い、以下の文章構成で本記事を書きました。 第三章もある長文ですが、距離学習の入門から実践までカバーできてと思います(結構書くの大変でした!)
save ( "") #colaboratoryで表示 import IPython IPython. display. Image ( "") エビもカニも甲殻類 出来た画像をColaboratoryからダウンロードするには以下 セーブしたファイルをローカルにダウンロード from import files files.
あ…ありのまま 今 思った事を話すぜ! 「文字が文字で作れたら面白いよね?」 何を言っているのか わからねーと思うが、 おれも 何を言っているのか分からない。 兎に角、 下記の作例集を見れば何がしたいのかが分かる。まずは見てね Colaboratoryで、前提一切不要&ブラウザだけですぐ動かせるよ おれは 奴の前で文字を書いていたと思ったら いつのまにか絵を書いていた。と思ったらやっぱり文字を書いていた。 頭がどうにかなりそうだった 殺伐としたウニ これがホントの「エビカニ、クス(笑)」 殺伐としたスレに鳥取県が!! 島根県 ( ※「矛盾塊」と呼ばれているらしい) 瀧「リューク、目の取引だ」 アイドルの方の三葉が死ぬっ! 標準モジュールとシートモジュールの違い｜VBA技術解説. EVA こんなとき、どんな顔をしたらいいかわからないの ごめんなさい。作例集を見ても 「 何がしたいのか 」は分からなかったかもしれない。 「何が出来るようになるのか」は分かったと思う。 作例集②も最後にあるよ。 逆に考えるんだ。 文字(エビ)で絵を書くためには、 文字(エビ)を書く座標が決まっていれば良い。 書く場所の座標 = 0と1で出来た二次元リスト。 二次元リスト = 白黒画像(グレースケール) あとは、フレームとなる文字(カニ)を画像化して、 その白黒画像に入れれば完成。 まとめると、以下のような流れになる。 カニ ⇒ 画像化 ⇒ 白黒画像 ⇒ 01二次元リスト ⇒ エビで埋める ↑とても技術解説とは思えない説明文字列だ ◆さあ、以下の段取りで開発を進めよう! 開発環境構築=不要(Colaboratory) Step1 文字を画像にする技術 Step2 画像を白黒の01リストにする技術 Step3 白黒リストを文字で埋め尽くす技術 Step4 出来た関数のまとめ&最終的に画像に変換 今回は Colaboratory 上で、Python3 によって実装してみる。 ColaboratoryはGoogle様が用意してくれた Jupyter&Pythonを簡単に実行出来る 神環境 。 ブラウザでアクセスするだけですぐに本記事のコードが試せる。 お手元の環境を汚さない。エコ仕様。 全コード掲載&すぐにコピペ実行出来るようになっているので、 ぜひオリジナルの 文字絵アート & 文字文字アート を作ってみてください! (*´ω`)つ Colaboratory 準備:日本語フォントのインストール Colaboratoryでは、最初に「!
AクラスとCクラスの距離が近すぎて、分類困難ですね。 最適な空間を生成できてない可能性もありますが、ラベル(生息地域)が違うだけで同じ特徴をもつ対象(動物)に対し、 綺麗に 分布が分離している埋め込み空間を生成するのは難しい です。 このような問題を距離学習(Metric Learning)で解決します。 距離学習(Metric Learning)とは 距離が近すぎて分類が困難なら 「同じクラスは距離が近く、違うクラスは距離が遠くなるように移動」 させれば良いのです。 距離学習に限らず、ある空間の任意の点を移動させる場合、行列演算を使います。 距離学習では、上図のように 最適な距離にする行列(の各要素)を学習 します。 どんな行列を学習させるの? というのが気になる人は、以下の記事が参考になります。行列Mまたは行列Lを学習することで、各クラスの距離を最適化できることが分かります。 実践!距離学習(Metric Learning) scikit-learn-contrib/metric-learn を使えば、様々な距離学習を簡単に実践できます。 今回は、第二章で説明したマハラノビス距離の学習を実践します。 scikit-learn-contrib/metric-learnをインストール 最初に、以下のコマンドで距離学習用のパッケージをインストールします。 pip install metric-learn 前準備はこれだけです。以降からはソースコードを作成していきます。 Import 必要なライブラリをimportします。 from sklearn. manifold import TSNE import metric_learn import numpy as np from sklearn. datasets import make_classification, make_regression # visualisation imports import matplotlib. pyplot as plt np. 距離学習（Metric Learning）入門から実践まで｜はやぶさの技術ノート. random.