僕の肩甲骨が痛み出したのは、 夜中、突然 でした。 ビキっとした痛みが肩甲骨に走り、 呼吸するだけでも、痛いって感じるほどでした。 寝違えたか・・・? そう考え、そのまま二度寝。 朝が来ても、改善していることはありませんでした。 数日間様子を見ていても 肩甲骨が痛いのが、治まることもなく、 呼吸するのも大変でした。 そして、整形に受診し検査を受けても 判明せず、 内科に受診しても、 肩甲骨の痛みの原因が判明することはありませんでした。 そして、数週間が過ぎた頃、 自然と肩甲骨が痛いことに慣れ いつの間にか痛みがなくなっていました。 なんだったんだろう? 息を吸うと右側の肩甲骨のあたりが痛いのですが、何か病気でしょうか。 - 一... - Yahoo!知恵袋. 不思議でしたが、 まぁ肩甲骨の痛みが無くなったので 良かったと安堵していたのですが、 数ヵ月後、再び、 同じ痛みが僕を襲いました。 ですが、その時も 数週間後には痛みは消えていました。 意外なところで原因が判明 僕は、肩甲骨が痛い、呼吸をするだけでも痛い ってなった時期くらいから、 手のひらや足の裏ぶつぶつが出来始め、 そして、手のひらや足の皮がめくれていく病気 『掌蹠膿疱症』 という病気が発病していました。 この掌蹠膿疱症を治すために、 僕はいろんな病院を転々としていたのですが、 なかなか完治させることもできず、 発病から数年経って、 やっと掌蹠膿疱症の専門的な治療が受けられる病院を 受診することができました。 そこで、 もしかして? 医師に、鎖骨や肩甲骨などが痛い ってなったことないですか? 呼吸するだけでも痛いくらいの激痛とかありますか? って聞かれました。 僕は、めっちゃ驚きましたΣ(゚д゚lll) なんで? なんでそんなズバリな症状が分かるの?
どうも、 娘の花粉症がひどく、 病院に連れて行って、薬をもらって飲ませても 全く改善しないので、検査を受けたところ、 蓄膿症 が発見されました。 元からあったものなのか、 花粉症によって蓄膿症が発症したのかは不明なのですが、 蓄膿症も治さない限り、 花粉症の症状も改善しないと言われ、 蓄膿症の薬を飲ませたところ、 少しずつ改善してます。 つぐつぐ、 検査の大切さや適切な治療の大切さが 再認識できた ズルムケ番長です。 早く治してあげたいです。 と、全く違う話から始まりましたが、 肩甲骨付近が痛い!ってなったことないですか? しかも、呼吸するだけでもかなり痛いって・・・。 肩甲骨付近が痛い場合、 よく疑われるのが、 肺、心臓、肋骨の病気や怪我です。 原因が 肺炎であったり、 心筋梗塞であったり、 肋骨のヒビや骨折であったりとします。 これだけ見ても分かるように、 多種多様の病気が疑われるので、 何科を受診するべきなのか、 悩んだりしますよね。 でも、これらの場合は、 他にも症状が出たりするので、 なんとなく絞りやすいです。 咳が出る、息苦しいなど ですが、今回は 肩甲骨付近が痛い原因が、病院に行っても判明せず、 でも、呼吸するだけでも痛い場合、 何が原因なのかについて お話したいと思います。 肩甲骨が痛い原因はヤヤコシイ? 肩甲骨が痛い原因についてですが、 基本的に、安静にしていても 肩甲骨が痛い場合は、 内臓的な疾患が考えられます。 なぜなら 骨に問題がある場合は、 安静時にはほとんど痛みがないからです。 骨折などは、 動くことで、神経に触り 痛みが発症するからです。 ですが、肩甲骨や肋骨になると 少し話が異なります。 それは、肺が関係するからです。 呼吸をすることにより 肺が膨らんだり、縮んだりします。 それに伴い、肋骨や肩甲骨が動くので、 安静にしていたとしても 呼吸することにより動きが出るので 肩甲骨に痛みを伴うことがあります。 ということで、 肩甲骨が痛い原因は、意外とややこしいのです。 ですが、 基本的には検査を受ければ判明します。 骨折やヒビならレントゲンで。 心臓なら、心電図。 肺なら、レントゲンで。 というように、ほとんど検査から 肩甲骨の痛みの原因は判明します。 ですが、それらの検査を受けても 肩甲骨が痛い原因が判明しないことがあります。 ここで、僕の実体験をお聞きください。 僕の肩甲骨の痛みは原因不明?
ylabel ( 'accuracy') plt. xlabel ( 'epoch') plt. legend ( loc = 'best') plt. show () 学習の評価 検証データで試すと、正解率が71. 2%まで落ちました。 新しい画像だと、あまり精度が高くないので、改善の余地がありそうです。 test_loss, test_acc = tpu_model. evaluate ( test_images, test_labels) print ( 'loss: {:. 余りによる分類 | 大学受験の王道. 3f} \n acc: {:. 3f}'. format ( test_loss, test_acc)) 最後に、推論です。 実際に画像を渡してどんな予測がされているか確認します。 Google ColabのTPUは8コアで構成されている関係で、 8で割り切れる数で学習しなければいけません。 そのため、学習データは16にしたいと思います。 # 推論する画像の表示 for i in range ( 16): plt. subplot ( 2, 8, i + 1) plt. imshow ( test_images [ i]) # 推論したラベルの表示 test_predictions = tpu_model. predict ( test_images [ 0: 16]) test_predictions = np. argmax ( test_predictions, axis = 1)[ 0: 16] labels = [ 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'] print ([ labels [ n] for n in test_predictions]) 画像が小さくてよく分かりにくいですが、 予測できているようです。 次回は、同じ画像データをResNetというCNNで予測してみたいと思います。 次の記事↓ Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
今日のポイントです。 ① 関数の最大最小は 「極値と端点の値の大小を考察」 ② 関数の凹凸は、 第2次導関数の符号の変化で調べる ③ 関数のグラフを描く手順 (ア)定義域チェック (イ)対称性チェック (ウ)微分 (エ)増減(凹凸)表 (オ)極限計算(漸近線も含む) (カ)切片の値 以上です。 今日の最初は「関数の最大最小」。 必ずしも"極大値=最大値"とはなりません。グ ラフを描いてみると容易に分かりますが、端点 の値との大小関係で決まります。 次に「グラフの凹凸」。これは第2次導関数の "符号変化"で凹凸表をかきます。 そして最後は「関数のグラフを描く手順」。数学 Ⅱに比較すると、ステップがかなり増えます。 "グラフを描く作業"は今までの学習内容の集大 成になっています。つまりグラフを描くと今まで の復習ができるということです! 一石二鳥ですね(笑)。 さて今日もお疲れさまでした。グラフの問題は手 ごわいですが、ひとつずつ丁寧に丁寧に確認して いきましょう。がんばってください。 質問があれば直接またはLINEでどうぞ!
load_data () データセットのシェイプの確認をします。 32ピクセルのRGB画像(32×32×3)が訓練用は5万件、検証用は1万件あることがわかります。 画像の中身も確認してみましょう。 画像の正解ラベル↓ それぞれの数字の意味は以下になります。 ラベル「0」: airplane(飛行機) ラベル「1」: automobile(自動車) ラベル「2」: bird(鳥) ラベル「3」: cat(猫) ラベル「4」: deer(鹿) ラベル「5」: dog(犬) ラベル「6」: frog(カエル) ラベル「7」: horse(馬) ラベル「8」: ship(船) ラベル「9」: truck(トラック) train_imagesの中身は以下のように 0~255の数値が入っています。(RGBのため) これを正規化するために、一律255で割ります。 通常のニューラルネットワークでは、 訓練データを1次元に変更する必要がありましたが、 畳み込み処理では3次元のデータを入力する必要があるため、正規化処理だけでOKです。 train_images = train_images. astype ( 'float32') / 255. 0 test_images = test_images. 0 また、正解ラベルをto_categoricalでOne-Hot表現に変更します。 train_labels = to_categorical ( train_labels, 10) test_labels = to_categorical ( test_labels, 10) モデル作成は以下のコードです。 model = Sequential () # 畳み込み処理1回目(Conv→Conv→Pool→Dropout) model. add ( Conv2D ( 32, ( 3, 3), activation = 'relu', padding = 'same', input_shape = ( 32, 32, 3))) model. add ( Conv2D ( 32, ( 3, 3), activation = 'relu', padding = 'same')) model. add ( MaxPool2D ( pool_size = ( 2, 2))) model. add ( Dropout ( 0.
はじめに 第1章 数列の和 第2章 無限級数 第3章 漸化式 第4章 数学的帰納法 総合演習① 数列・数列の極限 第5章 三角関数 第6章 指数関数・対数関数 第7章 微分法の計算 第8章 微分法の応用 第9章 積分法の計算 第10章 積分法の応用 総合演習② 関数・微分積分 第11章 平面ベクトル 第12章 空間ベクトル 第13章 複素数と方程式 第14章 複素数平面 総合演習③ ベクトル・複素数 第15章 空間図形の方程式 第16章 いろいろな曲線 第17章 行列 第18章 1次変換 総合演習④ 図形の方程式・行列と1次変換 第19章 場合の数 第20章 確率 第21章 確率分布 第22章 統計 総合演習⑤ 確率の集中特訓 類題,総合演習,集中ゼミ・発展研究の解答 類題の解答 総合演習の解答 集中ゼミ・発展研究の解答 <ワンポイント解説> 三角関数に関する極限の公式 定積分と面積 組立除法 空間ベクトルの外積 固有値・固有ベクトル <集中ゼミ> 1 2次関数の最大・最小 2 2次方程式の解の配置 3 領域と最大・最小(逆像法) 4 必要条件・十分条件 5 背理法 6 整数の余りによる分類 <発展研究> 1 ε-δ論法 2 写像および対応