Саган дайля полезные свойства


полезные свойства, противопоказания, польза и вред, применения

История полна упоминаний о необыкновенных целебных свойствах чая саган-дайля. Его популярность среди медиков и людей без медицинского образования не перестает снижаться несмотря на то, что аптеки полны новейших лекарственных препаратов.

Саган-дайля: что это

История данного напитка берет начало в глубокой древности, а первое упоминание о нем относится к 17 веку. Монгольские целители и монахи Тибета использовали чай для лечения больных. В своей местности последние называли саган-дайля "продлевающим жизнь".

В 18 веке представитель шведской академии наук Стокгольма Георг во время своей поездки по просторам России заметил, что в восточных частях государства местные жители используют чай для восстановления сил после тяжелого физического труда. В первой половине 19 века трава получила свое научное название – Рододендрон Адамса. Назван он был в честь Михаила Адамса, который первым описал все биологические качества растения.

Трава саган-дайля произрастает на холодных и влажных территориях, среди горных лесов, недалеко от морских скал и даже на горах высотою 1300-2500 метров над уровнем моря. Его можно найти, в Тибете, Бурятии, на Алтае, в Монголии, Индии, Китае или в Саянских горах. Распространяется он благодаря семенам, которые разносятся при дуновениях ветра.

Ветви у растения широкие, могут достигать полуметра в высоту. Молодые ветки изначально покрыты корой темно-бурого цвета. С течением времени она приобретает темно-серый окрас, а потом отшелушивается. Из-под коры появляются ветви ярко-зеленого цвета.

Листва чая, длиной до 2 см, имеет продолговатый вид. Ширина всего 1 см. Наружная часть листьев имеет привычный зеленый цвет, а обратная сторона – рыжая и чешуйчатая. Цветы чая имеют бледный розовый цвет. Они собраны в соцветия по 15 штук. Созревание плодов приходится на середину октября.

Чай саган-дайля: полезные свойства и противопоказания

Полезные свойства чая определяются тем, что и листья, и цветы растения имеют множество биологически активных веществ, полезных для здоровья. Вот некоторые из свойств:

  • очищение ЖКТ организма от вредных веществ;
  • восстановление нормального сна;
  • приостановка аллергических реакций, противовоспалительное действие;
  • избавление от болей в голове;
  • очищение почек от камней;
  • улучшение защитных свойств организма, его способности противостоять инфекциям и не давать им далее развиваться;
  • лечение нервозов;
  • нормализация способности человека к длительной концентрации внимания;
  • улучшение потенции у мужчин;
  • успешная борьба с усталостью, заряд силой и энергией;
  • ускорение процессов затягивания ран и заживления язв при наружном применении;
  • снижение болевых ощущений при костных заболеваниях;
  • улучшение состояния кожи лица;
  • нормализация процессов свертываемости крови;
  • снижение артериального давления;
  • мочегонное действие;
  • улучшение эластичности кровеносных сосудов;
  • нормализация мышечных сокращений сердца;
  • восстановление нормальных процессов микроциркуляции крови.

Однако не всем применение чая может приносить положительный результат. Есть ряд противопоказаний:

  • Чай саган-дайля нельзя использовать лицам, у которых обнаружена индивидуальная непереносимость к напитку. Игнорирование данного положения может привести к аллергической реакции на продукт.
  • Женщинам в период беременности и кормления также не желательно употреблять саган-дайля. Осторожно следует пить чай детям.;
  • Особое внимание стоит уделить лицам, страдающим от нервных расстройств и повышенной возбудимости. Употребление ими чая должно производиться под строгим контролем лечащего врача.
  • Также отрицательно влияние чая для лиц, страдающих от высокого кровяного давления.

Саган-дайля: польза и вред

Чай саган-дайля может приносить пользу благодаря оказанию на организм человека следующих эффектов:

  • Тонизирование. Данная культура по своим свойствам опережает даже лимонник, женьшень. Он способствует большому притоку физической силы, улучшает выносливость. Чай значительно улучшает настроение и способствует быстрому восстановлению сил организма. По этой причине его рекомендуют пить в случаях, когда организм особенно ослаблен.
  • Эффект ароматного чая. Саган-дайля обладает превосходным вкусом и ароматом. Его можно как заваривать отдельно, так и добавлять в другие чаи. Он значительно усиливает целебные свойства лечебных чаев и трав. Саган-дайля придает напитку светло-зеленый оттенок и наполняет комнату лесным ароматом. Чай, собранный в зимнее время, обладает душистым запахом в отличие от летних сборов.
  • Применение в народной медицине. Чай саган-дайля благодаря своим многочисленным полезным воздействиям на организм в комплексе значительно улучшает действие лекарственных препаратов. Он усиливает лечащие свойства различных витаминов, таблеток при воспалительных и прочих заболеваниях. Также помогает восстанавливаться больным раком после химиотерапии.
  • Использование в процессе медитаций. Чай помогает внимательно сконцентрироваться на медитации и отвлечься от ненужных мыслей. Он расслабляет организм человека и очищает сознание. На востоке России шаманы местных народов используют чай для того, чтобы войти в транс.
  • Косметическое применение. Растение входит в состав различных кремов и бальзамов для ухода за кожей лица и тела. Придает ей подтянутость и избавляет от любого рода повреждений, способствует восстановлению, заживляя ссадины и раны, ликвидирует синяки и отечность глаз. Положительно влияет и на состояние волос, делает их сильнее и уменьшает выпадение.

Если говорить о вредном воздействии чая, то оно возможно лишь в случаях передозировки. Важно не преувеличить положенную дозу напитка. Передозировка может сопровождаться нарушениями сознания, возникновением галлюцинаций. Могут неверно восприниматься определенные цвета, человек становится возбудимым, возникают проблемы с мочеиспусканием.

Не рекомендуется пить чай после 18:00, поскольку его регулярное употребление в вечернее время может привести к серьезным нарушениям сна.

Саган-дайля также может вызвать высушивание тканей. Чтобы этого избежать, важно ежедневно (при регулярном употреблении напитка) выпивать не менее двух литров простой воды.

Также после месяца постоянного внутреннего применения чая рекомендуется сделать перерыв на 2-3 недели. Это поможет избежать привыкания организма к напитку.

Чай саган-дайля

Заваривать можно как листья, так и побеги и веточки растения. Наиболее ароматными считаются цветки. Отсюда и более высокая цена на них. При заваривании листьев важно обратить внимание на их цвет: они могут быть зеленого или темно-зеленого цвета с белым пушком на наружной стороне.

Существует несколько рецептов приготовления настоек и отваров чая, которые отличаются друг от друга в зависимости от целей употребления чая.

Классический рецепт приготовления чая такой: измельченные заранее ветки растения заливаются 200 мл кипяченой воды и настаиваются 10 минут. Полученный напиток можно пить отдельно или комбинировать с другими чаями. Важно обращать внимание на то, чтобы саган-дайля не был заварен слишком крепко.

Если планируется наружное применение чая, то настой готовится следующим образом: в 100 г сухих листьев чая нужно залить 1 литр кипяченой воды и оставить на 12 часов. Такой чай можно использовать при поражении слизистых оболочек (например, горла при простуде).

Для снижения головных болей сухая смесь из листьев чая заливается 200 мл молока и затем кипятится. Пить полученный напиток нужно два раза в день по 15 мл. Можно добавить мед.

Эффективны компрессы из заваренного крепкого чая в сочетании с водкой. Они используются для лечения заболеваний костей и суставов.

Использовать траву можно только в первые полгода-год, если планируется употребление внутрь. Если же предполагается наружное применение, то можно хранить чай три года и он не утратит своих качеств. Держать его лучше всего в бумажном пакете или мешке из ткани.

Несмотря на то, что чай саган-дайля обладает множеством целебных свойств, нельзя забывать, что его применение может быть вредно для организма, поэтому в первую очередь лучше всего проконсультироваться с врачом. Тогда напиток принесет не только вкусовое наслаждение, но и укрепит здоровье человека.

4. Конфигурация системного журнала - руководство пользователя Sagan, документация 1.2.2

Sagan обычно получает данные от стороннего демона. Обычно это что-то вроде rsyslog , syslog-ng или nxlog . Первый шаг - настроить одну из этих систем.

4.1. rsyslog - режим «труба»

Ниже представлена ​​простая конфигурация rsyslog для вывода в Sagan в устаревшем формате с разделителями «труба». Входной сигнал Sagan типа (установлен в sagan.yaml ) будет необходимо установить на трубу . Для получения дополнительной информации обратитесь к документации rsyslog для шаблоны, свойства и заменитель собственности.

Пример Конфигурация «труба» rsyslog , может быть установлена ​​как /etc/rsyslog.d/10-sagan.conf :

 template (name = "SaganPipe" type = "list") { свойство (имя = "fromhost-ip") константа (значение = "|") свойство (name = "syslogfacility-text") константа (значение = "|") свойство (name = "pri") константа (значение = "|") свойство (name = "syslogseverity-text") константа (значение = "|") свойство (name = "syslogtag") константа (значение = "|") свойство (name = "timereported" dateformat = "year") константа (значение = "-") 
.

Саган Далья. Тибетское белое крыло. (25 гр) Чай «Саган Далья» дает вам дополнительный заряд энергии, необходимый в течение дня. Без кофеина!

Саган Даля - сильнодействующее растение, значительно превосходящее кофе, женьшень и золотой корень.

Рододендрон adamsii. Происхождение: Бурятия. Российская Федерация.

Саган Даля - легендарный кустарник, произрастающий на Дальнем Востоке России. Коренное население Прибайкалья называют его «белым крылом». Издавна растение использовалось шаманами и целителями Дальнего Востока, Монголии и Северо-Восточного Тибета.

Древняя легенда гласит, что трава приобрела свои целебные свойства, когда победоносные воины вонзали свои копья в склоны холмов, чтобы отдать честь своей родной земле. Со временем на этих землях появился кустарник, передающий людям накопленную энергию.

Саган Далья - сильнодействующее растение, превосходящее кофе, женьшень и золотой корень. Попытки выращивать этот вид в ботанических садах не увенчались успехом. Листья Саган Даля содержат большое количество эфирных масел и редко изученных алкалоидов, флавоноидов: мирицетина, кверцетина, дигидрокверцетина, рутина.Сделав даже несколько глотков травяного чая «Саган Далья», вы почувствуете, что он немедленно действует на человеческий организм: усиливает внутреннюю энергию, освежает ум и снимает усталость. Кроме того, Саган Далья имеет очень приятный и нежный вкус, поэтому вы можете заварить травяной чай или добавить его листья в свой любимый чай или напиток.

.

2. Установка - Sagan User Guide 1.2.2 документация

Перед использованием Sagan его необходимо установить. Саган может быть установлен в различных дистрибутивах с использованием бинарных пакетов; однако они обычно отсутствуют даты. Проверьте свой дистрибутив, чтобы убедиться, что последняя версия Sagan доступный.

Для людей, знакомых с составлением собственного программного обеспечения, метод Source является рекомендуемые.

2.1. libpcre (регулярные выражения)

Sagan использует libpcre для использования Perl-совместимых регулярных выражений.Это используется во многих Саган подписи и является обязательной зависимостью.

Для установки libpcre в Debian / Ubuntu:

sudo apt-get install libpcre3-dev libpcre3

Для установки libpcre на Redhat / CentOS:

sudo yum install pcre-devel

Чтобы установить libpcre на FreeBSD / OpenBSD:

cd / usr / ports / devel / pcre && make && sudo make install

Чтобы установить libpcre на Gentoo:

возникает -av libpcre

2.2. libyaml (файлы конфигурации YAML)

Sagan использует libyaml для чтения файлов конфигурации. Это обязательная зависимость.

Для установки lbyaml в Debian / Ubuntue:

apt-get установить libyaml-dev

Для установки libyaml на Redhat / CentOS:

yum установить libyaml-devel

Чтобы установить libyaml на FreeBSD / OpenBSD:

cd / usr / ports / textproc / libyaml / && sudo make install

Чтобы установить libyaml на Gentoo:

возникнет -av libyaml

2.3. Прочие зависимости

Хотя libpcre и libyaml являются обязательными зависимостями Sagan, вы, вероятно, захотите, чтобы Sagan выполнял другие функции, такие как анализ данных JSON или запись данных в различных форматах. Хотя эти предварительные требования не требуются, вы должны просмотреть их для дальнейшей работы.

2.4. liblognorm (нормализация)

Хотя это и не является обязательной зависимостью, рекомендуется установить liblognorm. Эта библиотека может быть используется Саганом для извлечения полезных данных из входящих данных журнала. liblognorm является частью rsyslog демон. Примечание. При установке liblognorm автоматически устанавливается libfastjson .

Дополнительную информацию о liblognorm можно найти на веб-сайте LibLogNorm > _.

Для установки liblognorm в Debian / Ubuntu:

apt-get установить liblognorm-dev liblognorm2

Чтобы установить liblognorm на Redhat / Centos:

yum установить liblognorm

Чтобы собрать liblognorm из исходного кода, см. ДОБАВИТЬ ЭТО В

2.5. libfastjson (JSON)

.

Если вы устанавливаете liblognorm , вам не нужно устанавливать libfastjson , поскольку он является частью liblognorm пакет. Библиотека представляет собой форк json-c , созданный командой rsyslog . В нем есть улучшения, которые делают парсинг и создание данных JSON быстрее и эффективнее.

Для установки libfastjson в Debian / Ubuntu:

СМОТРЕТЬ ЭТО

Чтобы установить liblfastjson на Redhat / Centos:

СМОТРЕТЬ ЭТО

Чтобы установить libfastjson на FreeBSD / OpenBSD:

СМОТРЕТЬ ЭТО

Чтобы установить libjson на Gentoo:

СМОТРЕТЬ ЭТО

Чтобы собрать libjson из исходного кода, см. ДОБАВИТЬ ЭТО В

.

Не просто очередная газета GAN - SAGAN | Автор: Divyansh Jha

Сегодня я собираюсь обсудить недавнюю статью, которую я прочитал и представил некоторым своим друзьям. Я обнаружил, что идея статьи настолько проста, что я чувствовал, что ее может понять любой человек, мало знакомый с генеративными состязательными сетями, вроде меня.

Это недавняя статья отца GANfather, Яна Гудфеллоу и нескольких других великих исследователей. Документ озаглавлен Состязательные сети, генерирующие самовнимание, или SAGAN для краткости.

Большинство хороших результатов генерирования изображений в GAN дает использование монстра под названием сверточные нейронные сети (CNN). Как и у всех монстров, у этого есть некоторые слабости, о которых мы поговорим позже. Большинство хороших образов, сгенерированных GAN, которые мы видели, представляют собой один класс или очень мало классов. Изображение ниже обучено только набору данных лиц знаменитостей.

Источник: (YouTube) Прогрессивное развитие GAN.

Проблема.

Сверточные GAN (в будущем назовем это сокращенно CGAN) испытывают трудности с изучением распределения изображений в различных мультиклассовых наборах данных, таких как Imagenet.Исследователи заметили, что эти CGAN испытывают трудности при моделировании одних классов изображений по сравнению с другими при обучении на мультиклассовых наборах данных. Они заметили, что CGAN могут легко генерировать изображения с более простой геометрией, например Океан, Небо и т. Д., Но не работают с изображениями с определенной геометрией, такими как собаки, лошади и многие другие. CGAN смог создать текстуру меха собаки, но не смог создать отдельные ноги.

Почему возникает эта проблема?

Эта проблема возникает из-за того, что свертка - это локальная операция, рецептивное поле которой зависит от пространственного размера ядра.В операции свертки выход в верхнем левом положении не может иметь никакого отношения к выходу в правом нижнем углу. На изображении ниже мы можем видеть, что выходной сигнал « -8» вычисляется по верхним левым пикселям изображения и не имеет отношения к какой-либо другой части изображения. Точно так же при вычислении любой части вывода свертки она не имеет отношения ни к какой другой части, за исключением небольшой локальной области в изображении, из которой вычисляется вывод.

Источник: Quora, ответ Абхишека Шивкумара

Вы спросите, нельзя ли увеличить пространственный размер, чтобы он захватил большую часть изображения? Да! конечно, можем, но это снизит вычислительную эффективность, достигаемую меньшими фильтрами, и замедлит работу.Тогда вы снова спросите: нельзя ли создать Deep CGAN с меньшими фильтрами, чтобы у более поздних слоев было большое принимающее поле? Да! мы можем, но для получения достаточно большого воспринимающего поля потребуется слишком много слоев, а слишком много слоев будет означать слишком много параметров. Следовательно, это сделало бы обучение GAN более нестабильным.

GAN с самовниманием

Решения для сохранения вычислительной эффективности и одновременного получения большого поля восприятия - это Self-Attention. Он помогает создать баланс между эффективностью и дальнодействующими зависимостями (= большими восприимчивыми полями) за счет использования известного механизма НЛП, привлекающего внимание.

Что это за внимание?

Это одна из самых простых вещей для понимания. Предположим, есть 3 человека с именами запрос , ключ и значение . Внимание, когда запрос и ключ решают, насколько значение может говорить с внешним миром. В глубоком обучении все является вектором, поэтому на самом деле три человека были тремя векторами. Запрос и ключ умножаются таким образом, что они создают другой вектор вероятностей, который решает, какая часть значения будет представлена ​​на следующем уровне.И да, это то, что внимание в целом.

Источник: Внимание - это все, что вам нужно. Бумага

Давайте разберемся, используя схему. Диаграмма не требует пояснений. Q (запрос) и K (ключ) подвергаются матричному умножению, затем проходят через softmax, который преобразует результирующий вектор в распределение вероятностей, а затем, наконец, умножается на V (значение).

Тогда что это за штука Self-Attention ? При самовнимании запрос, ключ и значение одинаковы.

Модель

Если вы поняли приведенную выше часть, то понять это совсем несложно. Это слой самовнимания, предложенный в статье. Слева от изображения ниже мы получаем карты характеристик из предыдущего сверточного слоя. Предположим, что он имеет размер (512 x 7 x 7), где 512 - количество каналов, а 7 - пространственное измерение. Сначала мы отдельно передаем карту функций через три свертки 1x1. Назовем три фильтра f, g и h.

Источник: документ SAGAN

Свертка 1x1 уменьшает количество каналов в изображении. Фактически фильтр 1 x 1 представляет собой измерение (# каналов в предыдущем слое x 1 x 1). Итак, у f и g есть 64 таких фильтра, поэтому размер фильтра становится (64 x 512 x 1 x 1). h имеет 512 таких фильтров. После прохождения изображения мы получаем три характеристики карты размеров (64 x 7 x 7), (64 x 7 x 7) и (512 x 7 x 7). Угадайте, какие три вещи представляют собой наши пары запросов, ключей и значений.Чтобы сосредоточить внимание на полном изображении, мы сглаживаем последние два измерения, и размеры становятся (64 x 49), (64 x 49) и (512 x 49). Теперь мы можем провести над ним самовнимание. Мы транспонируем запрос и матрицу-умножаем его на ключ и берем softmax для всех строк. Итак, мы получаем выходную карту внимания формы (49 x 49). Затем мы матрично умножаем вектор значений на карту внимания, которая имеет форму (512 x 49). И последнее, что предлагается в статье, - это умножить конечный результат на обучаемый параметр масштаба и добавить обратно вход в качестве остаточной связи.Допустим, x было изображением, а o - выходным, мы умножаем o на параметр y. Окончательный результат O будет равен, O = y * o + x . Изначально в документе рекомендуется инициализировать параметр масштаба как ноль, чтобы вначале на выходе была простая старая свертка. Они инициализировали y нулем, потому что хотели, чтобы их сеть полагалась на сигналы в локальном окружении - так как это было проще, и затем постепенно сеть научится присваивать значение параметру y и использовать самовнимание.

Этот слой помогает сети захватывать мелкие детали даже из отдаленных частей изображения и помнить, что он не заменяет свертку, а дополняет операцию свертки.

Источник: SAGAN paper

Используемая функция потерь - это просто шарнирная версия состязательного проигрыша. В документе ничего не объясняется о конкретном использовании этой конкретной функции потерь.

Здесь z - это скрытый вектор, из которого будет сгенерировано изображение, а x и y - реальные изображения из данных.Потеря генератора говорит о создании все более и более реалистичных изображений путем обмана дискриминатора, а дискриминатор, с другой стороны, пытается лучше классифицировать реальные и поддельные изображения.

Немного деталей из статьи

a) Они использовали этот слой самовнимания как в генераторе, так и в дискриминаторе

b) Они применили спектральную нормализацию к весам в генераторе и дискриминаторе, в отличие от предыдущей статьи, которая только нормализует веса дискриминатора.Они устанавливают спектральную норму равной 1, чтобы ограничить константу Липшица весов. Используется только для управления градиентами . Идея спектральной нормализации была впервые предложена Miyato et. al.

c) Они использовали правило обновления с двумя временными шкалами (TTUR), которое просто использует разную скорость обучения как для дискриминатора, так и для генератора.

d) В документе используются следующие показатели: начальная оценка (IS, выше - лучше) и расстояние Фреше до начала (FID, чем ниже, тем лучше).

Результаты

В статье с помощью экспериментов объясняется, как спектральная нормализация и TTUR помогли GAN лучше сойтись. Изображение того же показано ниже.

Источник: SAGAN Paper

Мы можем увидеть оценочные показатели IS и FID во всех трех случаях. Обучение очень нестабильно, когда спектральная норма находится только на весах дискриминатора. Даже когда мы применяем спектральную норму как к генератору, так и к дискриминатору, оценки отклоняются примерно на 200 000 итераций. Но с ТТУР этого не происходит.

Самое лучшее в этой статье - это ее результаты, и она значительно превосходит предыдущий уровень развития техники.

Источник: SAGAN paper

И, наконец, давайте посмотрим на изображения, сгенерированные GAN с самовниманием.

Источник: SAGAN Paper

Большое спасибо за то, что дочитали до этого места. Если вам понравилась статья, пожалуйста, оставьте несколько аплодисментов. Я надеюсь, что вы сочтете это полезным. Пожалуйста, прочтите этот документ для получения дополнительных сведений и поверьте мне, это легко читать.

Это мой второй блог, поэтому, пожалуйста, простите меня за любые ошибки, которые я мог совершить.Я с радостью приму конструктивную критику за любую свою ошибку. Я буду писать больше, поэтому, пожалуйста, подпишитесь или подпишитесь на меня в твиттере. Ссылка на представленные мной слайды здесь. Чтобы получить пояснения к аналогичным исследованиям, подпишитесь на канал Crazymuse AI на Youtube. Любые другие предложения не стесняйтесь обращаться ко мне в Twitter или по электронной почте.

.

Смотрите также