Остаточний посібник з періодичних нейронних мереж на Python\nНейронні мережі, що повторюються, - це моделі глибокого навчання, які зазвичай використовуються для вирішення проблем часових рядів. Вони використовуються в самохідних автомобілях, високочастотних алгоритмах торгівлі та інших реальних додатках.\nЦей підручник навчить вас основам періодичних нейронних мереж. Ви також побудуєте свою власну періодичну нейронну мережу, яка прогнозує завтрашню ціну акцій Facebook (FB).\nІнтуїція періодичних нейронних мереж\nПовторювані нейронні мережі є прикладом ширшого поля нейронних мереж. Інші приклади включають:\nСвертові нейронні мережі\nЦя стаття буде зосереджена на періодичних нейронних мережах.\nЦей підручник розпочне наше обговорення рекуррентних нейронних мереж з обговорення інтуїції рекурентних нейронних мереж.\nТипи задач, що вирішуються періодичними нейронними мережами\nХоча ми ще явно не обговорювали це, існує, як правило, широкий спектр проблем, який кожен тип нейронних мереж призначений вирішувати:\nШтучні нейронні мережі: проблеми класифікації та регресії\nСвертові нейронні мережі: проблеми комп'ютерного зору\nУ випадку рекурентних нейронних мереж вони, як правило, використовуються для вирішення задач аналізу часових рядів.\nКожен із цих трьох типів нейронних мереж (штучна, згорткова та періодична) використовується для вирішення контрольованих задач машинного навчання.\nЗіставлення нейронних мереж з частинами мозку людини\nЯк ви пам’ятаєте, нейронні мережі були створені для імітації людського мозку. Це стосується як їх конструкції (як мозок, так і нейронні мережі складаються з нейронів), так і їх функції (обидва вони використовуються для прийняття рішень та прогнозування).\nТри основні частини мозку:\nМожливо, найважливішою частиною мозку є головний мозок. Він містить чотири частки:\nГоловне нововведення, яке містять нейронні мережі, - ідея ваг.\nСказано інакше, найважливішою характеристикою мозку, яку імітували нейронні мережі, є здатність вчитися у інших нейронів.\nЗдатність нейронної мережі змінювати свою вагу протягом кожної епохи свого етапу навчання подібна до довготривалої пам’яті, яка спостерігається у людей (та інших тварин).\nСкронева частка - це частина мозку, яка пов’язана з довгостроковою пам’яттю. Окремо, штучна нейронна мережа була першим типом нейронної мережі, яка мала цю властивість довготривалої пам'яті. У цьому сенсі багато дослідників порівнювали штучні нейронні мережі з скроневою часткою мозку людини.\nПодібним чином потилична частка є компонентом мозку, який забезпечує наше бачення. Оскільки звивисті нейронні мережі зазвичай використовуються для вирішення проблем із комп'ютерним зором, можна сказати, що вони еквівалентні потиличній частці мозку.\nЯк уже згадувалося, рекуррентні нейронні мережі використовуються для вирішення проблем часових рядів. Вони можуть вчитися на подіях, які відбулися за останні попередні ітерації їх етапу навчання. Таким чином, їх часто порівнюють з лобовою часткою мозку - яка живить нашу короткочасну пам’ять.\nПідводячи підсумок, дослідники часто поєднують кожну з трьох нервових мереж із наступними відділами мозку:\nШтучні нейронні мережі: скронева частка\nСвертові нейронні мережі: потилична частка\nНейронні мережі, що повторюються: лобова частка\nСклад періодичної нейронної мережі\nДавайте тепер обговоримо склад рекурентної нейронної мережі. По-перше, нагадаємо, що склад базової нейронної мережі має такий вигляд:\nПерша модифікація, яку потрібно внести до цієї нейронної мережі, полягає в тому, що кожен шар мережі повинен бути зім'ятий разом, як це:\nПотім потрібно зробити ще три модифікації:\nСинапси нейронів нейронної мережі потрібно спростити до однієї лінії\nВсю нейронну мережу потрібно повернути на 90 градусів\nНавколо прихованого шару нейронної мережі потрібно створити петлю\nТепер нейронна мережа матиме такий вигляд:\nЛінія, яка обводить прихований шар рекуррентної нейронної мережі, називається тимчасовим циклом. Він використовується для вказівки на те, що прихований шар не тільки генерує вихідні дані, але цей вихід подається назад як вхідний сигнал у той самий шар.\nВізуалізація корисна для розуміння цього. Як ви можете бачити на наступному зображенні, прихований шар, який використовується для конкретного спостереження набору даних, використовується не тільки для створення вихідних даних для цього спостереження, але він також використовується для підготовки прихованого шару наступного спостереження.\nЦя властивість одного спостереження, яке допомагає тренувати наступне спостереження, полягає в тому, чому рекуррентні нейронні мережі настільки корисні для вирішення проблем аналізу часових рядів.\nКороткий зміст - Інтуїція періодичних нейронних мереж\nУ цьому підручнику ви вперше ознайомилися з періодичними нейронними мережами. Більш конкретно, ми обговорили інтуїцію періодичних нейронних мереж.\nОсь короткий підсумок того, що ми обговорювали в цьому посібнику:\nТипи задач, що розв'язуються рекурентними нейронними мережами\nВзаємозв'язки між різними частинами мозку та різними нейронними мережами, які ми вивчали в цьому курсі\nСклад повторюваної нейронної мережі та те, як кожен прихований шар може бути використаний для підготовки прихованого шару з наступного спостереження у наборі даних\nПроблема зникаючого градієнта в періодичних нейронних мережах\nПроблема зникаючого градієнта історично була однією з найбільших перешкод для успіху рекурентних нейронних мереж.\nЧерез це розуміння проблеми зникаючого градієнта важливо перед тим, як будувати свій перший RNN.\nЦей розділ пояснить проблему зникаючого градієнта простою англійською мовою, включаючи обговорення найбільш корисних рішень цієї цікавої проблеми.\nУ чому полягає проблема зникаючого градієнта?\nПерш ніж заглибитися в деталі проблеми зникаючого градієнта, корисно трохи зрозуміти, як проблему спочатку виявили.\nПроблему зникаючого градієнта виявив Сепп Хохрейтер, німецький інформатик, який відіграв важливу роль у розвитку періодичних нейронних мереж у процесі глибокого навчання.\nТепер давайте детально розберемо проблему зникаючого градієнта. Як випливає з назви, проблема зникнення градієнта пов'язана з алгоритмами глибокого вивчення градієнтного спуску. Нагадаємо, що алгоритм градієнтного спуску виглядає приблизно так:\nПотім цей алгоритм градієнтного спуску поєднується з алгоритмом зворотного розповсюдження для оновлення ваг синапсу по всій нейронній мережі.\nНейронні мережі, що повторюються, поводяться дещо інакше, оскільки прихований шар одного спостереження використовується для підготовки прихованого шару наступного спостереження.\nЦе означає, що функція витрат нейронної мережі розраховується для кожного спостереження в наборі даних. Ці значення функції витрат зображені у верхній частині наступного зображення:\nПроблема зникаючого градієнта виникає, коли алгоритм зворотного розповсюдження рухається назад через усі нейрони нейронної мережі для оновлення їх ваги. Характер повторюваних нейронних мереж означає, що функція витрат, обчислена на глибокому шарі нейронної мережі, буде використана для зміни ваги нейронів на більш дрібних шарах.\nМатематика, яка обчислює цю зміну, є мультиплікативною, що означає, що градієнт, розрахований на кроці, що знаходиться в глибині нейронної мережі, буде помножений назад на ваги раніше в мережі. Інакше кажучи, градієнт, розрахований глибоко в мережі, «розбавляється», коли він рухається назад через сітку, що може призвести до зникнення градієнта - даючи назву проблемі зникаючого градієнта!\nФактичний коефіцієнт, який множиться через періодичну нейронну мережу в алгоритмі зворотного розповсюдження, називається математичною змінною Wrec. Це ставить дві проблеми:\nКоли Wrecвін малий, у вас виникає проблема зникнення градієнта\nКоли Wrecвелике, ви відчуваєте проблему градієнта, що вибухає\nЗауважимо, що обидві ці проблеми, як правило, називаються більш простою назвою “проблема зникаючого градієнта”.\nПідводячи підсумок, проблема зникаючого градієнта спричинена мультиплікативною природою алгоритму зворотного розповсюдження. Це означає, що градієнти, розраховані на глибокій стадії рекурентної нейронної мережі, або мають занадто малий вплив (у проблемі зникаючого градієнта), або занадто великий вплив (у проблемі градієнта, що вибухає) на ваги нейронів, менших в нейронну мережу.\nЯк вирішити проблему зникаючого градієнта\nІснує ряд стратегій, які можна використовувати для вирішення проблеми зникнення градієнта. Ми вивчимо стратегії як для зникаючого градієнта, так і для вибухових проблем градієнта окремо. Почнемо з останнього.\nВирішення градієнтної проблеми, що вибухає\nДля вибухових градієнтів можна використовувати модифіковану версію алгоритму зворотного розповсюдження, що називається truncated backpropagation. Зрізаний алгоритм зворотного розповсюдження обмежує таку кількість кроків, на якому буде виконуватися зворотне розподіл, зупиняючи алгоритм до виникнення проблеми вибуху градієнта.\nВи також можете ввести penalties, які є жорстко закодованими методами для зменшення впливу зворотного розповсюдження, коли воно рухається через більш дрібні шари в нейронній мережі.\nНарешті, ви можете ввести gradient clipping, що вводить штучну стелю, яка обмежує, наскільки великий градієнт може стати в алгоритмі зворотного розповсюдження.\nВирішення проблеми зникаючого градієнта\nІніціалізація ваги - це один із методів, який можна використовувати для вирішення проблеми зникнення градієнта. Він передбачає штучне створення вихідних значень ваг у нейронній мережі, щоб запобігти алгоритму зворотного розповсюдження не призначати ваги, які нереально малі.\nВи також можете використовувати мережі ехо-стану, що є специфічним типом нейронної мережі, призначеної для уникнення проблеми зникнення градієнта. Мережі ехо-станів виходять за рамки цього курсу. Наявність знань про їх існування поки що достатньо.\nНайважливішим рішенням проблеми зникаючого градієнта є специфічний тип нейронної мережі, який називається Long Short-Term Memory Networks (LSTM), піонером якого стали Зепп Хохрейтер та Юрген Шмідхубер. Нагадаємо, що пан Хохрейтер був вченим, який спочатку виявив проблему зникаючого градієнта.\nLSTM використовуються у проблемах, пов’язаних головним чином з розпізнаванням мови, причому одним із найпомітніших прикладів є Google, який використовував LSTM для розпізнавання мови в 2015 році та зазнав зменшення помилок транскрипції на 49%.\nLSTM вважаються нейронною мережею для вчених, зацікавлених у впровадженні повторюваних нейронних мереж. Протягом решти цього курсу ми в основному зосередимось на LSTM.\nКороткий зміст - проблема зникаючого градієнта\nУ цьому розділі ви дізналися про проблему зникаючого градієнта рекурентних нейронних мереж.\nОсь короткий підсумок того, що ми обговорювали:\nСаме Сепп Хохрейтер був першим ученим, який відкрив проблему зникаючого градієнта в періодичних нейронних мережах\nЩо передбачає проблема зникаючого градієнта (та її двоюрідного брата - проблема вибухового градієнта)\nРоль Wrecу зникненні задач градієнта та проблемах градієнта, що вибухають\nЯк вирішуються проблеми з градієнтом, що зникають, і задачі, що вибухають\nРоль LSTM як найпоширенішого рішення проблеми зникаючого градієнта\nДовгострокові мережі короткострокової пам'яті (LSTM)\nДовгострокові мережі короткострокової пам'яті (LSTM) - це тип повторюваних нейронних мереж, що використовуються для вирішення проблеми зникнення градієнта.\nВони відрізняються від “звичайних” періодичних нейронних мереж важливими способами.\nЦей підручник познайомить вас із LSTM. Пізніше в цьому курсі ми створимо та навчимо LSTM з нуля.\nВи можете перейти до певного розділу цього підручника з LSTM, використовуючи зміст нижче:\nЯк LSTM вирішують проблему градієнта, що зникає\nЯк працюють LSTM\nВаріації архітектур LSTM\nВаріація зчеплених воріт\nІнші варіації LSTM\nЯк ми вже згадували в останньому розділі, двома найважливішими фігурами в галузі LSTM є Зепп Хохрейтер та Юрген Шмідхубер.\nОстанній був першим науковим керівником Технічного університету Мюнхена, Німеччина.\nКандидатська дисертація Хохрейтера вперше представила світу LSTM.\nВ останньому підручнику ми дізналися, як Wrecтермін в алгоритмі зворотного розповсюдження може призвести або до проблеми зникнення градієнта, або до проблеми вибуху градієнта.\nМи дослідили різні можливі варіанти вирішення цієї проблеми, включаючи штрафні санкції, відсікання градієнтів та навіть мережі відлуння. LSTM - найкраще рішення.\nТо як працюють LSTM? Вони просто змінюють значення Wrec.\nЗ нашого пояснення проблеми зникаючого градієнта ви дізналися, що:\nНасправді ми можемо бути набагато конкретнішими:\nКоли у Wrec < 1вас виникає проблема зникнення градієнта\nКоли Wrec > 1виникає проблема вибуху градієнта\nЦе має сенс, якщо ви думаєте про мультиплікативний характер алгоритму зворотного розповсюдження.\nЯкщо у вас є число менше, 1і ви множите його на себе знову і знову, ви отримаєте число, яке зникає. Подібним чином, множення числа, більшого, ніж 1на себе, багаторазово призводить до дуже великого числа.\nЩоб вирішити цю проблему, встановлено LSTM Wrec = 1. У LSTMS, звичайно, є більше, ніж налаштування Wrec = 1, але це, безумовно, найважливіша зміна, яку вносить ця специфікація періодичних нейронних мереж.\nУ цьому розділі буде пояснено, як працюють LSTM. Перш ніж продовжувати, варто згадати, що я буду використовувати зображення із допису Крістофера Олаха «Розуміння LSTM», який був опублікований у серпні 2015 року та містить одні з найкращих візуалізацій LSTM, які я коли-небудь бачив.\nДля початку розглянемо базову версію періодичної нейронної мережі:\nЦя нейронна мережа має нейрони та синапси, які передають зважені суми виходів з одного шару як входи наступного шару. Алгоритм зворотного розповсюдження рухатиметься назад за допомогою цього алгоритму та оновлюватиме ваги кожного нейрона у відповідь на функцію витрат, обчислену на кожній епосі його етапу навчання.\nНавпаки, ось як виглядає LSTM:\nЯк бачите, LSTM має набагато більшу складність, ніж звичайна рекурентна нейронна мережа. Моя мета - дозволити вам повністю зрозуміти це зображення до моменту, коли ви закінчите цей підручник.\nПо-перше, давайте розберемося з позначеннями, використаними на зображенні вище:\nТепер, коли ви маєте уявлення про позначення, які ми будемо використовувати в цьому підручнику з LSTM, ми можемо розпочати вивчення функціональності шару в нейронній мережі LSTM. Кожен шар має такий вигляд:\nПерш ніж ми вивчимо функціональність вузлів у нейронній мережі LSTM, варто зазначити, що кожен вхід і вихід цих моделей глибокого навчання є вектором. У Python це зазвичай представлено масивом NumPy або іншою одновимірною структурою даних.\nПерше, що відбувається в рамках LSTM, це функція активації forget gate layer. Він розглядає входи шару (позначені xtдля спостереження та htвихід попереднього шару нейронної мережі) і виводить 1або 0для кожного числа в стані комірки з попереднього шару (позначеного Ct-1).\nОсь візуалізація активації forget gate layer:\nМи ще не обговорювали стан клітини, тож давайте зробимо це зараз. Стан комірки представлений на нашій діаграмі довгою горизонтальною лінією, яка проходить через верх діаграми. Як приклад, ось стан клітин у наших візуалізаціях:\nМетою стану клітини є вирішення, яку інформацію переносити з різних спостережень, на яких навчається повторювана нейронна мережа. Рішення про те чи ні , щоб нести інформацію вперед зроблений gates- з яких forget gateє яскравим прикладом. Кожен шлюз у LSTM матиме такий вигляд:\nσХарактер в цих воротах відноситься до сигмовидної функції, які ви, ймовірно , бачили , що використовується в моделі машинного навчання логістичної регресії. Сигмоїдна функція використовується як тип функції активації в LSTM, яка визначає, яка інформація передається через затвор для впливу на стан комірки мережі.\nЗа визначенням, функція Sigmoid може виводити лише числа між 0і 1. Через це його часто використовують для обчислення ймовірностей. У випадку моделей LSTM він визначає, яка частка кожного випуску повинна мати вплив на стан продажу.\nНаступні два етапи моделі LSTM тісно пов'язані: input gate layerі tanh layer. Ці шари працюють разом, щоб визначити, як оновити стан комірки. Одночасно завершується останній крок, який дозволяє клітинці визначити, що забути про останнє спостереження в наборі даних.\nОсь візуалізація цього процесу:\nОстанній крок LSTM визначає результат для цього спостереження (позначений ht). Цей крок проходить як через сигмоподібну функцію, так і через гіперболічну функцію тангенса. Його можна візуалізувати наступним чином:\nНа цьому процес підготовки одного рівня моделі LSTM завершується. Як ви можете собі уявити, під поверхнею є багато математики, яку ми затьмарили. Суть цього розділу полягає в тому, щоб широко пояснити, як працюють LSTM, а не в тому, щоб ви глибоко розуміли кожну операцію в процесі.\nЯ хотів закінчити цей посібник, обговоривши кілька різних варіантів архітектури LSTM, які дещо відрізняються від базового LSTM, який ми обговорювали до цього часу.\nЯк швидкий підсумок, ось як виглядає узагальнений вузол LSTM:\nМабуть, найважливішим варіантом архітектури LSTM є peepholeваріант, який дозволяє шарам шлюзу читати дані із стану комірки.\nОсь візуалізація того, як може виглядати варіант глазниці:\nЗауважте, що, хоча ця діаграма додає віконце до кожного затвору в періодичній нейронній мережі, ви також можете додати вікна до одних, а не до інших воріт.\nІснує ще один варіант архітектури LSTM, де модель приймає рішення про те, що забути і до чого разом додавати нову інформацію. У оригінальній моделі LSTM ці рішення приймались окремо.\nОсь візуалізація того, як виглядає ця архітектура:\nЦе лише два приклади варіантів архітектури LSTM. Їх набагато більше. Нижче наведено кілька:\nЗакриті рекурентні одиниці (GRU)\nГлибинні керовані RNN\nКороткий зміст - Мережі довгострокової пам'яті\nУ цьому підручнику ви вперше познайомилися з мережами довгострокової пам’яті (LSTM).\nОсь короткий підсумок того, що ви дізналися:\n(Дуже) коротка історія LSTM та роль, яку Сепп Хохрейтер та Юрген Шмідхубер відіграли у їх розвитку\nЯк LSTM вирішують проблему зникаючого градієнта\nРоль воріт, сигмоподібних функцій та функції гіперболічної дотичної в LSTM\nКілька найпопулярніших варіантів архітектури LSTM\nЯк побудувати та навчити повторювану нейронну мережу\nНаразі в нашому обговоренні періодичних нейронних мереж ви дізналися:\nОсновна інтуїція рекуррентних нейронних мереж\nПроблема зникаючого градієнта, яка історично перешкоджала прогресу рекуррентних нейронних мереж\nНаскільки довгострокові мережі короткострокової пам’яті (LSTM) допомагають вирішити проблему зникаючого градієнта\nНастав час побудувати свою першу повторювану нейронну мережу! Більш конкретно, цей посібник навчить вас, як створити та навчити LSTM прогнозувати ціну акцій Facebook (FB).\nВи можете перейти до певного розділу цього підручника з періодичних нейронних мереж Python, використовуючи зміст нижче:\nЗавантаження набору даних для цього підручника\nІмпорт бібліотек, які вам знадобляться для цього підручника\nІмпорт нашого навчального набору у сценарій Python\nЗастосування масштабування функцій до нашого набору даних\nВизначення кількості кроків для нашої періодичної нейронної мережі\nДоопрацювання наших наборів даних шляхом їх трансформації в масиви NumPy\nІмпорт наших бібліотек TensorFlow\nПобудова нашої періодичної нейронної мережі\nДодавання нашого першого шару LSTM\nДодавання певної регуляризації відсіву\nДодавання ще трьох шарів LSTM з регуляризацією випадіння\nДодавання вихідного рівня до нашої періодичної нейронної мережі\nКомпіляція нашої періодичної нейронної мережі\nВстановлення періодичної нейронної мережі на навчальному наборі\nСтворення прогнозів за допомогою нашої періодичної нейронної мережі\nІмпорт наших тестових даних\nСтворення набору тестових даних, необхідних для прогнозування\nМасштабування даних тесту\nГрупування даних тесту\nФактично робити прогнози\nПовний код цього підручника\nЩоб продовжити цей посібник, вам потрібно буде завантажити два набори даних:\nНабір навчальних даних, що містить інформацію про ціну акцій Facebook з початку 2015 року до кінця 2019 року\nНабір тестових даних, який містить інформацію про ціну акцій Facebook протягом першого місяця 2020 року\nНаша періодична нейронна мережа пройде навчання за даними 2015-2019 рр. І буде використана для прогнозування даних із січня 2020 р.\nВи можете завантажити дані про навчання та тестування за посиланнями нижче:\nКожен із цих наборів даних - це просто експорт з Yahoo! Фінанси. Вони виглядають так (при відкритті в Microsoft Excel):\nПісля завантаження файлів перемістіть їх до каталогу, в якому ви хочете працювати, і відкрийте блокнот Jupyter.\nЦей підручник залежатиме від ряду бібліотек Python з відкритим кодом, включаючи NumPy, pandas та matplotlib.\nПочнемо наш сценарій Python, імпортуючи деякі з цих бібліотек:\nНаступним завданням, яке потрібно виконати, є імпорт нашого набору даних у скрипт Python.\nСпочатку ми імпортуємо набір даних як pandas DataFrame, використовуючи read_csvметод. Однак, оскільки kerasмодуль TensorFlowприймає лише масиви NumPy як параметри, структуру даних потрібно буде трансформувати після імпорту.\nПочнемо з імпортування всього .csvфайлу як DataFrame:\nВи помітите, розглядаючи DataFrame, що він містить безліч різних способів вимірювання ціни акцій Facebook, включаючи ціну відкриття, ціну закриття, високі та низькі ціни та інформацію про обсяг:\nПерш ніж продовжувати, нам потрібно буде вибрати конкретний тип ціни на акції. Давайте використаємо Close, що вказує на некореговану ціну закриття акцій Facebook.\nТепер нам потрібно вибрати цей стовпець DataFrame і зберегти його в масиві NumPy. Ось команда для цього:\nЗверніть увагу, що ця команда замінює існуючу training_dataзмінну, яку ми створили раніше.\nТепер ви можете перевірити, що наша training_dataзмінна дійсно є масивом NumPy, запустивши type(training_data), який повинен повернути:\nДавайте зараз знайдемо трохи часу, щоб застосувати масштабування функцій до нашого набору даних.\nДля швидкого оновлення можна застосувати два основних способи масштабування ознак до набору даних:\nМи використаємо нормалізацію для побудови нашої періодичної нейронної мережі, яка передбачає віднімання мінімального значення набору даних, а потім ділення на діапазон набору даних.\nОсь функція нормалізації, визначена математично:\nНа щастя, scikit-learnце дуже легко застосовує нормування до набору даних за допомогою його MinMaxScalerкласу.\nПочнемо з імпорту цього класу в наш скрипт Python. MinMaxScalerКлас живе в preprocessingмодулі scikit-learn, тому команда імпортувати клас є:\nДалі нам потрібно створити екземпляр цього класу. Ми призначимо новостворений об’єкт до змінної з назвою scaler. Ми будемо використовувати параметри за замовчуванням для цього класу, тому нам не потрібно нічого передавати в:\nОскільки ми не вказали жодних параметрів за замовчуванням, це буде масштабувати наш набір даних так, щоб кожне спостереження було між 0і 1.\nМи створили наш scalerоб’єкт, але наш training_dataнабір даних ще не масштабований. Нам потрібно використовувати fit_transformметод для модифікації вихідного набору даних. Ось твердження для цього:\nНаступне, що нам потрібно зробити, це вказати нашу кількість timesteps. Часові кроки визначають, скільки попередніх спостережень слід враховувати, коли періодична нейронна мережа робить прогноз щодо поточного спостереження.\nУ 40цьому посібнику ми використаємо кроки часу. Це означає, що для кожного дня, який передбачає нейронна мережа, вона буде враховувати попередні 40 днів цін на акції, щоб визначити її випуск. Зверніть увагу, оскільки в даному місяці існує лише ~ 20 торгових днів, використання 40 кроків означає, що ми покладаємось на дані про ціни акцій за попередні 2 місяці.\nОтже, як насправді вказати кількість кроків у нашому сценарії Python?\nЦе робиться шляхом створення двох спеціальних структур даних:\nОдна структура даних, яку ми назвемо x_training_data, містить останні 40 спостережень за цінами акцій у наборі даних. Це дані, які періодична нейронна мережа використовуватиме для прогнозування.\nОдна структура даних, яку ми назвемо, y_training_dataщо містить ціну акцій на наступний торговий день. Це точка даних, яку намагається передбачити рекурентна нейронна мережа.\nДля початку давайте ініціалізуємо кожну з цих структур даних як порожній список Python:\nТепер ми будемо використовувати цикл for, щоб заповнити фактичні дані у кожен із цих списків Python. Ось код (з подальшим поясненням коду після блоку коду):\nДавайте розпакуємо компоненти цього кодового блоку:\nrange(40, len(training_data))Функція викликає цикл для ітерації від 40до останнього індексу навчальних даних.\nx_training_data.append(training_data[i-40:i, 0])Лінії викликає петлю, що додаються попередні ціни акцій на 40 , щоб x_training_dataз кожної ітерації циклу.\nПодібним чином y_training_data.append(training_data[i, 0])причина змушує цикл додавати ціну акцій наступного дня до y_training_dataкожної ітерації циклу.\nTensorFlow призначений для роботи переважно з масивами NumPy. Через це останнє, що нам потрібно зробити, це перетворити два списки Python, які ми щойно створили, на масиви NumPy.\nНа щастя, це просто. Вам просто потрібно обернути списки Python у np.arrayфункції. Ось код:\nОдним із важливих способів переконатися, що ваш сценарій працює належним чином, є перевірка форми обох масивів NumPy.\nx_training_dataМасив повинен бути двонаправленим NumPy масивом з одним з аспектів істот 40(кількість часових кроків) і другого вимірювання істот len(training_data) - 40, яке наводиться до 1218в нашому випадку.\nПодібним чином y_training_dataоб'єкт повинен бути одновимірним масивом NumPy довжини 1218(що, знову ж таки, є len(training_data) - 40).\nВи можете перевірити форму масивів, надрукувавши їх shapeатрибут, наприклад:\nОбидва масиви мають розміри, яких ви очікували. Однак нам потрібно ще раз перекроїти наш x_training_dataоб’єкт, перш ніж приступати до побудови нашої повторюваної нейронної мережі.\nПричиною цього є те, що повторюваний рівень нейронної мережі, доступний у TensorFlow, приймає дані лише у дуже конкретному форматі. Ви можете прочитати документацію TensorFlow з цієї теми тут.\nЩоб змінити x_training_dataформу об’єкта, я буду використовувати метод np.reshape. Ось код для цього:\nТепер давайте x_training_dataще раз надрукуємо форму :\nНаші масиви мають бажану форму, тому ми можемо приступити до побудови нашої періодичної нейронної мережі.\nПерш ніж ми можемо розпочати побудову нашої періодичної нейронної мережі, нам потрібно імпортувати низку класів з TensorFlow. Ось твердження, які слід виконати, перш ніж продовжити:\nНастав час побудувати нашу періодичну нейронну мережу.\nПерше, що потрібно зробити, це ініціалізація об’єкта з Sequentialкласу TensorFlow . Як випливає з назви, Sequentialклас призначений для побудови нейронних мереж шляхом додавання послідовностей шарів з часом.\nОсь код для ініціалізації нашої періодичної нейронної мережі:\nЯк і у випадку з нашими штучними нейронними мережами та згортковими нейронними мережами, ми можемо додати більше шарів до цієї періодичної нейронної мережі, використовуючи addметод.\nПерший шар, який ми додамо, - це шар LSTM. Для цього передайте у метод виклик LSTMкласу (який ми щойно імпортували) add.\nLSTMКласу приймає кілька параметрів. Точніше, ми вкажемо три аргументи:\nКількість нейронів LSTM, які ви хочете включити в цей шар. Збільшення кількості нейронів - один із методів збільшення розмірності вашої періодичної нейронної мережі. У нашому випадку ми вкажемо units = 45.\nreturn_sequences = True- це потрібно завжди вказувати, якщо ви плануєте включити ще один рівень LSTM після того, який ви додаєте. Вам слід вказати return_sequences = Falseостанній рівень LSTM у вашій періодичній нейронній мережі.\ninput_shape: кількість кроків і кількість предикторів у наших навчальних даних. У нашому випадку ми використовуємо 40кроки часу та лише 1предиктор (ціна акції), тому додамо\nОсь повний addметод:\nЗверніть увагу, що я використав x_training_data.shapeзамість твердокодованого значення на випадок, якщо пізніше ми вирішимо навчити повторювану нейронну мережу на більшій моделі.\nРегуляризація відсіву - це техніка, яка використовується, щоб уникнути переобладнання при навчанні нейронних мереж.\nВін передбачає випадкове виключення - або «випадання» - певних результатів шару на етапі навчання.\nTensorFlow дозволяє легко здійснити регуляризацію відсіву за допомогою Dropoutкласу, який ми імпортували раніше у нашому скрипті Python. DropoutКлас приймає один параметр: відсів.\nРівень випадання вказує, скільки нейронів слід скинути в певний шар нейронної мережі. Загальноприйнятим є рівень відсіву 20%. Ми дотримуватимемось цієї угоди в нашій періодичній нейронній мережі.\nОсь як ви можете доручити TensorFlow скидати 20% нейрону шару LSTM під час кожної ітерації етапу тренування:\nТепер ми додамо ще три шари LSTM (з регуляризацією відсіву) до нашої періодичної нейронної мережі. Ви побачите, що після вказівки першого рівня LSTM додавання більше є тривіальним.\nЩоб додати більше шарів, потрібно лише скопіювати перші два addметоди з однією невеликою зміною. А саме, ми повинні видалити input_shapeаргумент із LSTMкласу.\nМи будемо підтримувати unitsоднакову кількість нейронів (або ) і рівень відсіву в кожному із LSTMвикликів класу. Оскільки третій LSTMшар, який ми додаємо в цьому розділі, буде нашим останнім шаром LSTM, ми можемо видалити return_sequences = Trueпараметр, як згадувалося раніше. Видалення наборів параметрів return_sequencesдо значення за замовчуванням False.\nОсь повний код для додавання наших наступних трьох шарів LSTM:\nЦей код дуже повторюється і порушує принцип СУХОГО (Не повторюйся) розробки програмного забезпечення. Давайте вкладемо його в цикл:\nЗавершимо архітектуру нашої періодичної нейронної мережі, додавши наш вихідний рівень.\nВихідний рівень буде екземпляром Denseкласу, що є тим самим класом, який ми використовували для створення повного рівня з'єднання нашої згорткової нейронної мережі раніше в цьому курсі.\nЄдиний параметр, який нам потрібно вказати units , - це бажана кількість розмірів, які повинен генерувати вихідний рівень. Оскільки ми хочемо вивести ціну акцій наступного дня (єдине значення), ми вкажемо units = 1.\nОсь код для створення нашого вихідного рівня:\nЯк ви пам’ятаєте із навчальних посібників зі штучних нейронних мереж та згорткових нейронних мереж, на етапі компіляції побудови нейронної мережі ми визначаємо функцію оптимізації та втрат нейронної мережі.\nTensorFlow дозволяє нам скомпілювати нейронну мережу за допомогою доречно названого compileметоду. Він приймає два аргументи: optimizerі loss. Почнемо зі створення порожньої compileфункції:\nТепер нам потрібно вказати параметри optimizerта loss.\nПочнемо з обговорення optimizerпараметра. Нейронні мережі, що повторюються, зазвичай використовують оптимізатор RMSProp на стадії компіляції. З огляду на це, ми будемо використовувати оптимізатор Адама (як і раніше). Оптимізатор Адама - це оптимізатор робочої сили, який корисний у різноманітних архітектурах нейронної мережі.\nlossПараметр досить простий. Оскільки ми прогнозуємо неперервну змінну, ми можемо використовувати середньоквадратичну помилку - так само, як це було б при вимірюванні продуктивності моделі машинного навчання з лінійною регресією. Це означає, що ми можемо вказати loss = mean_squared_error.\nОсь остаточний compileметод:\nНастав час навчити нашу періодичну мережу на наших навчальних даних.\nДля цього ми використовуємо fitметод. У fitцьому випадку метод приймає чотири аргументи:\nДані навчання : у нашому випадку це будеx_training_dataіy_training_data\nЕпохи : кількість ітерацій, на яких ви хотіли б навчати повторювану нейронну мережу. Ми уточнимоepochs = 100в цьому випадку.\nРозмір партії : розмір партій, яким мережа буде навчатися протягом кожної епохи.\nОсь код для підготовки цієї періодичної нейронної мережі відповідно до наших специфікацій:\nТепер ваш блокнот Jupyter буде генерувати ряд друкованих даних для кожної епохи в алгоритмі навчання. Вони виглядають так:\nЯк бачите, кожен результат показує, скільки часу витрачалася епоха, а також обчислювана функція втрат у ту епоху.\nВи повинні бачити, як значення функції втрат повільно падає, оскільки періодична нейронна мережа з часом пристосовується до навчальних даних. У моєму випадку значення функції втрат зменшилось з 0.0504першої ітерації до 0.0017останньої ітерації.\nМи побудували свою періодичну нейронну мережу та навчили її на основі даних про ціни акцій Facebook за останні 5 років. Настав час зробити деякі прогнози!\nДля початку давайте імпортуємо фактичні дані про ціни акцій за перший місяць 2020 року. Це дасть нам щось для порівняння наших прогнозованих значень.\nОсь код для цього. Зверніть увагу, що він дуже схожий на код, який ми використовували для імпорту наших навчальних даних на початку нашого сценарію Python:\nЯкщо виконати оператор print(test_data.shape), він повернеться (21,). Це показує, що наші тестові дані - це одновимірний масив NumPy з 21 записом - це означає, що в січні 2020 року було 21 день торгів на фондовому ринку.\nВи також можете сформувати швидкий графік даних за допомогою plt.plot(test_data). Це має створити таку візуалізацію Python:\nЯкщо пощастить, наші прогнозовані значення повинні слідувати за тим самим розподілом.\nПерш ніж ми зможемо фактично прогнозувати ціну акцій Facebook у січні 2020 року, спочатку потрібно внести деякі зміни в наш набір даних.\nПричиною цього є те, що для прогнозування кожного із 21спостережень у січні нам знадобляться 40попередні торгові дні. Деякі з цих торгових днів відбуватимуться з тестового набору, а решта - з навчального набору. Через це необхідна певна конкатенація.\nНа жаль, ви можете просто об’єднати масиви NumPy негайно. Це пов’язано з тим, що ми вже застосували масштабування об’єктів до навчальних даних, але не застосували жодного масштабування об’єктів до даних тесту.\nЩоб це виправити, нам потрібно повторно імпортувати вихідний x_training_dataоб’єкт під новою назвою змінної unscaled_x_training_data. Для послідовності ми також повторно імпортуємо дані тесту як DataFrame, який називається unscaled_test_data:\nТепер ми можемо об'єднати разом Openстовпець з кожного DataFrame з таким твердженням:\nЦей all_dataоб’єкт - панда Серія довжиною 1279.\nТепер нам потрібно створити масив усіх цін на акції з січня 2020 року та 40 торгових днів до січня. Ми будемо називати цей об’єкт, x_test_dataоскільки він містить xзначення, які ми будемо використовувати для прогнозування курсу акцій на січень 2020 року.\nПерше, що вам потрібно зробити, це знайти індекс першого торгового дня в січні в нашому all_dataоб’єкті. Заява len(all_data) - len(test_data)ідентифікує цей індекс для нас.\nЦе представляє верхню межу першого елемента масиву. Щоб отримати нижню межу, просто відніміть 40від цього числа. Інакше сказано, що нижня межа є len(all_data) - len(test_data) - 40.\nВерхня межа всього x_test_dataмасиву буде останнім елементом у наборі даних. Відповідно, ми можемо створити цей масив NumPy з таким твердженням:\nВи можете перевірити, чи створено цей об’єкт за бажанням, друкуючи len(x_test_data), значення якого становить 61. Це має сенс - він повинен містити 21значення за січень 2020 року, а також 40значення до попереднього періоду .\nОстаннім кроком цього розділу є швидке переформування нашого масиву NumPy, щоб зробити його придатним для predictметоду:\nЗверніть увагу, що якщо ви нехтуєте виконати цей крок, TensorFlow надрукує зручне повідомлення, яке пояснює, як саме вам потрібно буде перетворити ваші дані.\nНаша періодична нейронна мережа була навчена масштабованим даним. Через це нам потрібно масштабувати нашу x_test_dataзмінну, перш ніж ми зможемо використовувати модель для прогнозування.\nЗверніть увагу, що ми використовували transformметод тут замість fit_transformметоду (як раніше). Це пов’язано з тим, що ми хочемо перетворити тестові дані відповідно до відповідності, згенерованої з усього набору навчальних даних.\nЦе означає, що трансформація, яка застосовується до даних тесту, буде такою ж, як і трансформація, що застосовується до навчальних даних - що необхідно для нашої періодичної нейронної мережі, щоб робити точні прогнози.\nОстаннє, що нам потрібно зробити, це згрупувати наші тестові дані в 21масиви розміром 40. Сказано інакше, тепер ми створимо масив, де кожен запис відповідає даті в січні і містить ціни акцій 40попередніх торгових днів.\nКод для цього схожий на те, що ми використовували раніше:\nНарешті, нам потрібно змінити форму final_x_test_dataзмінної відповідно до стандартів TensorFlow.\nМи бачили це раніше, тому код не повинен потребувати пояснень:\nПісля безглуздої обробки даних ми готові робити прогнози, використовуючи наші тестові дані!\nЦей крок простий. Просто введіть наш final_x_test_dataоб'єкт у predictметод, що викликається на rnnоб'єкті. Як приклад, ось як ви можете генерувати ці прогнози та зберігати їх у відповідній іменованій змінній predictions:\nДавайте побудуємо ці прогнози, запустивши plt.plot(predictions)(зверніть увагу, що plt.clf()спочатку вам потрібно буде запустити, щоб очистити полотно):\nЯк бачите, передбачені значення в цій графіці знаходяться між 0і 1. Це тому, що наш набір даних все ще масштабований! Нам потрібно його не масштабувати, щоб передбачення мали якесь практичне значення.\nMinMaxScalerКлас , який ми використовували , щоб спочатку масштабувати наш набір даних поставляється з корисним inverse_transformметодом в ун-масштаб даних. Ось як можна зменшити масштаб даних і сформувати новий графік:\nЦе виглядає набагато краще! Той, хто стежив за ціною акцій Facebook протягом будь-якого періоду часу, може побачити, що це здається досить близьким до того, де Facebook насправді торгував.\nДавайте згенеруємо графік, який порівнює прогнозовані ціни акцій із фактичною ціною акцій Facebook:\nВи можете переглянути повний код цього підручника у цьому сховищі GitHub. Він також вставлений нижче для довідки:\nКороткий зміст - Інтуїція, що стоїть за періодичними нейронними мережами\nУ цьому підручнику ви дізналися, як будувати та тренувати повторювану нейронну мережу.\nЯк застосувати масштабування функцій до набору даних, на якому буде навчатись періодична нейронна мережа\nРоль timestepsу навчанні рекурентної нейронної мережі\nЦей TensorFlow в основному використовує масиви NumPy як структуру даних для навчання моделей\nЯк додати LSTMта Dropoutшари до періодичної нейронної мережі\nЧому регуляризація відсіву зазвичай використовується, щоб уникнути переобладнання під час навчання нейронних мереж\nТе, що Denseшар від TensorFlow зазвичай використовується як вихідний шар рекурентної нейронної мережі\nЩо compilationкрок побудови нейронної мережі передбачає визначення її оптимізатора та функції втрат\nЯк робити прогнози за допомогою періодичної нейронної мережі\nТе, що прогнози роблять із використанням нейронної мережі, навченої масштабованим даним, має бути масштабовано, щоб люди могли інтерпретувати її\nЯкщо ви знайшли цю публікацію корисною, ознайомтесь із моєю книгою «Прагматичне машинне навчання», щоб отримати посібник на основі проектів про моделі глибокого навчання, викладений тут та в інших моїх статтях.\nПрагматичне машинне навчання Машинне навчання змінює світ. Але завжди було важко навчитися машинному навчанню ... дотепер. Прагматичне машинне навчання - це покроковий посібник, який навчить вас основ машинного навчання шляхом побудови 9 реальних проектів. Ви дізнаєтесь: Лінійна регресія Логістичні регреси ... Нік Маккаллум Гамроуд


«Про нас знають у Києві та Одесі, але не в Луцьку». Як на Волині роблять бізнес на еко-торбах\nВіта Сахнік Чтиво 6 вересня 2019, 14:10\nЗасновниця бренду Simple Катерина Демидюк\n– Хто купує наші торби? Переважно люди з Києва та Одеси, рідше – зі Львова, а в Луцьку поки зовсім мало, - дивує Катерина Демидюк.\nУ лютому цього року 29-річна лучанка разом з подругами заснувала бренд Simple, який шиє еко-товари. Основний продукт - сумки і торбинки, що замінюють пластикові пакети.\nЦе, каже, не просто модний аксесуар, а можливість жити з мінімумом сміття, а то й взагалі без нього. Як? Випереджати питання «Пакет потрібен?» і складати все у власний. Дівчина запевняє, що у її торбинки можна покласти будь-яку рослинну їжу – від овочів та фруктів до борошна. І не має значення де купувати – на ринку чи в супермаркеті.\n– Якось я навіть мамі заморожені пельмені в торбинку купувала. І в морозилці потім в ній зберігала. А що їй буде? Це ж просто тканина. Завжди можна попрати.\n– Одного дня прийшла з магазину, де звично поскладала все в одноразові пакети, подивилась на свої покупки і зрозуміла – все, далі так бути не може. Насправді інформацію про шкоду пластику для довкілля я обдумувала давно і це було закономірне рішення. Поговорила з мамою, але без результату. Це тепер вона з задоволенням ходить на ринок з лотками і торбинками, ще й всім радить так робити, а тоді сприйняла все в штики.\nПотім були кілька років життя у Європі. А після повернення – шок від того, наскільки катастрофічною є ситуація зі сміттям в Україні.\n– Сортують у нас… ем, як би це сказати коректно… погано. Будемо толерантними, - ніяковіє Катерина.\nВона вирішила, що може щось зробити на цьому «фронті», а відтак – побувала на сміттєвому полігоні у Брищі, подивилась, як працює сортувальна лінія та провела 21-денний квест для студентів, на якому вчила молодь жити взагалі без сміття.\n– В один момент виникла ідея – буду шити торбинки і продавати їх. Це ж такий крутий, оригінальний продукт! Очевидно, що зовсім скоро мене чекало розчарування – їх вже давним-давно шиють і успішно продають, - зізнається дівчина.\nТа відмовлятись від ідеї не стала. Зрештою, еко-торбинками, хоч і рясніє інтернет, та шанси на те, що ви знайдете їх в звичайних магазинах, вкрай малі. Значить є куди рухатись на цьому ринку.\nПовернувшись з Європи, Катерина була шокована ситуацією зі сміттям в Україні\nДумала, що буде першою шити еко-торби, але виявилось, що «конкурентів» багато\n– Рік тому почала запитувати дівчат, хто б хотів цим займатись, почала формуватись команда, а в лютому цього року з’явився бренд Simple (з англійської – просто, - ред.). Зараз у нас – шестеро людей: дві швачки і четверо дівчат, які просувають, продають, фотографують, конструюють, шукають матеріали і так далі.\nОсновний товар Simple – торбинки, сумки, а також тканинні кришки для мисок і банок, що можуть замінити харчову плівку. Усе шиють з льону та бавовни. Матеріали не вибілюють і не фарбують, щоб було менше шкоди довкіллю.\n– Раніше ми купували кольорову бавовну, але дізнались, що сировину для неї везуть аж з Таджикистану, і відмовились від цього. Тепер купуємо тканину в Білорусі. Чим більша відстань, яку долає товар, тим більше пального витрачається і відповідно - більша шкода довкіллю.\nМатеріали для своїх торб дівчата купують без пластику.\n– Завжди прошу в постачальників надсилати тканину і нитки в коробках, бо їх я потім можу використати для чогось іншого. Люди дивуються, але врешті погоджуються: «А, ви з цих – еко-френдлі (той, що не завдає шкоди довкіллю, - ред.)». Свій товар також пакуємо лише в коробки. У нас ціль – не просто продати, а пояснити людям, для чого це потрібно. Коли є залишки тканини, робимо з них пальчикові іграшки і додаємо їх в посилки, як подарунки дітям. Таким чином, у нас взагалі немає відходів виробництва.\nМатеріали для еко-торб не фарбують\nТакі кришки можуть замінювати харчову плівку\nТорбинки мають «закриті» шви\nЄ торбинки з круглим дном\nПальчикові іграшки з залишків тканини\nЗараз Simple шиє три види сумок, найбільша з яких з іронічною назвою «Ашан» має розміри 45 на 58 сантиметрів і коштує 290 гривень. Торбинок є кілька видів. Найменша розміром 10 на 20 сантиметрів коштує 39 гривень, найбільша – 32 на 36 сантиметрів коштує 110 гривень. Продають їх поштучно, а не комплектами, щоб кожен міг самостійно вирішити, скільки йому потрібно.\n– Подрузі вистачає трьох торбинок, а я купую багато фруктів, овочів, то мені потрібно зо 20 для комфортного життя, - каже засновниця бренду.\nКатерина Демидюк каже, що у торбинках навмисно роблять «закриті» шви. Так вони начебто проживуть довше.\n– Я ще жодної не зносила, але сподіваюсь щонайменше років 10 покористуватись. Навіть, якщо раптом з’явиться дірка, її можна зашити. Смішно, але для людей, які звикли до одноразовості, це несподіванка. Ми перестали розуміти цінність речей.\nДовговічність товару – це деякою мірою проблема для бізнесу, адже люди не повертаються за все новими і новими речами. Відповідно постійні клієнти, якщо і з’являються, то вони купують торбинки вже у подарунок рідним, друзям, а не собі. У Simple були до цього готові.\nНаразі Simple – це основний заробіток не для всієї команди. Робоче приміщення мають лише швачки, а решта працюють з дому. Зате є багато планів на майбутнє.\nПродають товари через сторінки у соцмережах Фейсбук та Інстаграм. Там же пишуть про життя без сміття, дають поради, як купувати продукти в свою тару та рекомендують тематичні фільми. Світлини товару доручають робити тільки професійному фотографу, бо знають - в інтернеті потрібна “гарна картинка». Наразі у них 549 підписників у Фейсбуці і 2415 в Інстаграмі.\nДівчата шукають нові майданчики для продажу - ведуть перемовини з шоу-румами в інших містах, а також думають над розширенням асортименту. Хочуть продавати не лише продукти для кухні, а й для ванни.\n– Я мрію відкрити еко-френдлі простір, де були б поєднані магазин, кафе, коворкінг, де можна було б дізнатись щось цікаве про веганство, екологію. І головне – щоб все це працювало без відходів. Можливо – відкрити невеличку сортувальну станцію.\nКатерина Демидюк хоче відкрити еко-френдлі магазин, коворкінг і кафе\nКупувати продукти без пластику можна і на ринку, і в супермаркеті\nЯк жити без сміття\nСама Катерина Демидюк живе за принципами zero waste - життя без відходів. Поки середньостатистична сім’я щодня виносить до баків відро сміття, дівчина «умудряється» не викидати нічого. Навіть шкірці від картоплі вона знаходить застосування – переробляє на компост. Єдине її сміття – чеки і наліпки зі штрих-кодом з супермаркетів.\n– Я почала сортувати, але за місяць-два зрозуміла, що це не вирішує проблеми і ніяк не відміняє бездумні покупки, після яких залишаються гори сміття. Коли починаєш вивчати питання, розумієш, що є різні види пластику, в тому числі ті, що не переробляються. А той, що переробляється, має обмежений ресурс. Наприклад, пляшку можна переробити сім разів, а далі вона все одно стає сміттям.\nПри цьому дівчина каже, що не у всьому потрібно рівнятись на Європу, адже у багатьох тамтешніх магазинах загортають у пластик навіть одне яблуко.\n– Багато хто каже, що в Європі все так круто. Начебто Швеція переробляє або спалює 99% свого сміття і навіть закуповує його в сусідів, але це ідилічна ілюзія. Спалювання – це погана альтернатива. Європа вже починає закривати ці заводи. В Україні ж по суті немає ні сортування, ні спалювання, тому є шанс одразу запровадити хорошу практику.\nТак дівчина зрозуміла, що потрібно не просто сортувати, а взагалі не купувати те, що згодом доведеться викидати на звалище. Оскільки вона дотримується веганської дієти, з їжею було нескладно – усю рослинну можна просто складати у власні тканинні торбинки. Хоча друзі-невегани купують, наприклад, м’ясо і молочні продукти на ринку у власні лотки і банки.\nТим, хто любить купувати каву на вулиці, варто мати свою кружку, бо одноразові паперові стаканчики мають шар пластику\nЩоб сортувати пластик, потрібно зважати на маркування – деякі види не переробляють\nВід пакетів відмовитись найпростіше\n– Всім хочеться одноразовості, стерильності, але потрібно розуміти, що це шкідливо для довкілля. Багаторазовість нас врятує. Я на 100% відмовилась від одноразових речей – для мене це взагалі не було проблемою. Декому складно навіть бамбукову зубну щітку купити, а я вже два роки користуюсь силіконовою менструальною чашею і зовсім не купую прокладок. А підгузки і жіночі прокладки, до речі, це найгірше сміття, яке розкладається від 500 років.\nКосметику дівчина купує або у скляній упаковці, або в твердому вигляді. В інтернеті можна знайти такі і шампуні, і дезодоранти. А от від декоративної косметики вона вирішила відмовитись – в звичайних магазинах в екологічній упаковці її не купиш, а альтернатива дорога і трапляється рідко. Універсальний мийний засіб для Катерини – харчова сода.\n– Єдині мої відходи – органічні. Без цього ніяк – треба ж якось харчуватись. Але для цього я маю компостне відро, відповідно залишки їжі перетворюються на добриво.\nПаперових пакетів вона теж не радить купувати, бо на їхнє виробництво витрачають цінний ресурс – дерево і воду.\n– Якщо ми зрубаємо дерева, щоб зробити паперові пакети замість поліетиленових, чим ми будемо дихати, де житимуть тварини? В супермаркетах я кладу хліб у свою торбинку, беру паперовий пакет, якщо він зі стікером, пікаю на касі і повертаю на місце, хоч касири і сміються з цього.\nКатерина Демидюк зізнається, що життя без сміття – це постійне планування. Потрібно продумати, що ти хочеш купити і взяти з собою потрібну кількість торбинок/лотків. Хоча на випадок спонтанних покупок можна носити з собою торбинку.\nПри цьому дівчина каже, що можна дотримуватись принципів zero waste, але не зациклюватись і не перетворювати це на сенс свого життя.\n– Найпростіше – відмовитись від торбинок, замінити пластикову зубну щітку на бамбукову, купити багаторазову пляшку і чашку, якщо любите купувати каву на вулиці. Я радію, що це зараз модно. Чим більше ми відмовлятимемось від соломинок і пакетів, тим більше магазинів і закладів думатимуть, чим їх замінити.\nВтім, Катерина не радить одразу після прочитання інтерв’ю позбуватись від славнозвісного «пакета з пакетами» на користь еко-торбинок. Спочатку варто максимально зносити поліетиленові торби, бо на їхнє виробництво уже витратили матеріали та енергію.\n– Не забувайте наголошувати, що вам не треба пакет, бо в продавців рука за ними тягнеться рефлекторно. Так само з соломинками для напоїв. Коли я забувала попередити і мені її таки приносили, потім не могла спати і думала, що вона тепер потрапить в океан, а якась черепашка переплутає її з їжею і помре. Головне – не соромитись і розповідати про нові корисні звички рідним. Навіть на ринку продавці вже нормально реагують, кажуть: «О, а ви сьогодні вже не перша з торбинкою». Це тішить.\n– Взагалі я за те, щоб шити торбинки самостійно зі старих речей, залишків тканини. Це найбільше в дусі zero waste. Але ж я розумію, що не всі це можуть, хочуть робити, мають вдосталь часу. Зрештою ж хочеться, щоб це виглядало красиво. Для таких людей ми і працюємо, - додає вона.\nПопередня новина 6 вересня 2019, 13:19 Як посвячували першокурсників СНУ. Фоторепортаж\nНаступна новина 6 вересня 2019, 14:50 Чи буде під Луцьком кріогенний завод? Що це? Які плани в фірми?


Монографія Юрія Пелешенка є настільки ґрунтовною, змістовною та фаховою, що здатна заповнити цілу низку прогалин у пунктирі нашої давньої літератури. Честь і хвала таким науковцям -- саме вони сприяють тому, що історія нашої літератури щораз більше стає схожою на безперервну лінію, а не на спорадичний пунктир. Вони не вигадують чогось фантастичного, лишень титанічними зусиллями надолужують втрачене, витягаючи на світ Божий вцілілі пласти текстового матеріалу, осмислюючи їх у світлі новітніх методологій, творячи привабливу ретроспективу. До таких учених-літературознавців передусім належить Микола Сулима та Леонід Ушкалов, тож недаремно саме вони є внутрішніми рецензентами Пелешенкової монографії. Надзвичайно багато встиг зробити й Олекса Васильович Мишанич, світлій пам'яті якого Юрій Пелешенко і присвятив цю свою книгу. Якщо не заглиблюватися далі ніж у півстолітній контекст, то варто згадати й інших науковців -- Володимира Скрекотня, Леоніда Махновця, Дмитра Наливайка, а також і декого іншого. Із львівських дослідників варто згадати хоча б Богдану Крису та Мирослава Трофимука, а також молодших науковців -- Дарію Сироїд, Галину Крук та Назара Федорака.\nАрхітектоніка книги Юрія Пелешенка витримує найприскіпливішу критику -- все тут на своєму місці, все чітко розтлумачено, грамотно викладено, штудерно скомпоновано. Окрім обов'язкового преамбульного вступу, в монографії є шість розділів, примітки, список скорочень та іменний покажчик. Одно слово, все -- як книжка пише, тобто на рівні найвищих стандартів. Якщо Юрій Пелешенко ще не отримав за цю працю звання доктора філологічних наук, то безумовно й безсумнівно отримає. Для цього є всі вагомі підстави і немає жодних застережень. Не кожна наукова монографія з історії та теорії літератури надається до легкого й захопливого читання. А монографія Пелешенка, окрім свого наукового значення, має ще й привабливу рису цікавої лектури. Тобто цю книжку цікаво буде прочитати не лише фахівцям, але й аматорам -- тим, хто кохається в українській літературі, кого приваблюють її монументальні явища та часткові цікавинки.\nЗа деякими теоріями, пізнє Середньовіччя ідентифікується із Передвідродженням. Цьому питанню в монографії відведено достатньо уваги, адже воно є не лише дискусійним, але й принциповим і цікавим. Елементи теорії літератури найвиразніше присутні у розгляді системи жанрів української літератури зазначеного періоду. При цій нагоді слід нагадати, що поняття української літератури передбачає не лише оригінальні твори, але й перекладні. А також і відповідні чужомовні тексти, хоча на них у монографії спеціально не акцентується, бо немає аж такої потреби. Тексти ж, писані на основі церковнослов'янської мови, сміливо можна ставити поряд із творами, писаними тодішньою книжною українською мовою, основою якої є та ж таки церковнослов'янщина. Система жанрів не виділяється в якийсь окремий розділ, а залучена до розгляду впродовж усього тексту книги. Така ж ситуація і з духовними інтенціями, без яких жоден розділ книги не мислимий, адже основою давнього письменства була духовна література, натомість світська словесність посідала дещо скромніше місце.\nСтосовно джерел української літератури пізнього Середньовіччя (або ж Передвідродження), то їх можна потрактувати двояко: І) як розвиток закладених раніше традицій; 2) як власне текстовий корпус творів письменства -- не лише красного (тобто художнього), але й усього іншого. До отого всього іншого належить цілий масив різних текстів -- біблійні, житійні (агіографічні), філософські, хронікальні, астрологічні, "єритичні" тощо. Ба, навіть лінгвістичні тексти з'являлися тоді -- хоча б суто граматична праця "...О осмих частех слова..." чи словничок до перекладу "Ліствиці" Іоана Синайського.\nУсі розділи книги цікаві по-своєму. Та якщо вже виділяти найкраще, то мені особисто вельми імпонує третій розділ "Туга за раєм", у якому я відшукав цілий реєстр уявлень про людські мрії. Надзвичайно виважено подано в новому світлі стосунок літератури до духовних течій пізнього Середньовіччя, зокрема до богомильської "єресі". Отже, у цій книзі Юрія Пелешенка кожен охочий зможе знайти щось цікаве і для себе. У разі, якщо ще є хоч якась цікавість. Перефразувавши давню латинську мудрість, -- поки цікавлюся чимось, доти існую.


Українці платитимуть за транспортування газу по-новому | I like news — Перші новини. Новини Вінниці, Новини Одеси та усієї України з першоджерела\nТарифи за транспортування газу в Україні будуть перераховані з 1 січня 2022 року. Суми у платіжках залежатимуть від обсягу споживання газу та тарифів, встановлених для облгазів.\nЯк пишуть ЗМІ, якщо регулятор не погодить розподільчих компаній на значне підвищення тарифу, деякі споживачі можуть платити за доставку газу менше, ніж було до цього. Нова формула абонплати від облгазу з 1 січня виглядатиме так:\nСпоживачі, які з жовтня 2020 по жовтень 2021 витратили газу менше, ніж роком раніше, зможуть платити за доставку менше. За однієї умови: якщо тариф не збільшиться, малоймовірно, пише ЗМІ. Справа в тому, що для доставки потрібен технічний газ, ціна якого також зростає. Також є витрати на зарплати, ремонт та амортизацію.


В Киеве растет преступность » Бесплатный информационный портал ZeP.com.ua\nУ столиці кількість розбійних нападів та крадіжок цієї зими збільшилася вдвічі порівняно з тим же періодом минулого року. Про це заявляють в київській міліції. Більшість злочинів вже вдалося розкрити, а правопорушників затримати. Що робити, якщо стали жертвою грабіжників, і за чиєю допомогою звертатися?\n- Тільки купив продукти і повертався додому.\nТого вечора Руслан згадує з жахом. Все відбулося в Святошинському районі Києва. Хлопець вирішив скоротити шлях, і з гіпермаркету до будинку пішов через ліс.\nРуслан Князєв, постраждалий:\n- Вийшов у ліс, дивлюся - мені назустріч ідуть дві дитини циганських, років по 10-12. Проходжу ще метрів двісті, і мені на плечі падають дві руки ззаду, дорослої людини! Різко розгортає, ставлять підніжку, тягнуть за капюшон, я нахиляюся, один стрибає на спину, інший б'є по ногах. І починають обшарювати по кишенях.\nХлопець до останнього не віддавав нападаючим свій рюкзак, поки не відчув у горла ніж.\n- Вони намагалися його забрати, кілька разів ударили по ребрах! Я не віддав, в скроню вдарили, розбили ніс. Він дістає ніж і надавалівает, і каже: чи не отдашь- поріжемо.\nУ крнце решт залишився без документів, музичного плеєра, а гроші і телефон хлопцю вдалося заховати від злочинців. Каже: розгледіти обличчя своїх нападників не встиг, але впевнений, що на нього напали цигани, які якраз облаштували табір в цьому лісі. По цій дорозі до селища Коцюбинського щодня ходять десятки людей. Про жителів трущоб знають, а тому ввечері намагаються тут не з'являтися.\nАнна, мешканка с.Коцюбінского:\n- Вже давненько тут, з літа, не скажу точно. Ми йдемо вдвох, нас не зачепити. Дітей тут повно, Інші отут метал збірають. Кохання побили, за хлопця НЕ чула, золото зняла, гроші одібралі!\nРазом з правоохоронцями ми прямуємо в табір. Місцеві кажуть - до злочинів не причетні, а за дітьми доглядають.\n- Ну я не знаю, ми Тільки желізом занімаємося, ми такими діламі НЕ занімаємося, у нас діти він маленькі!\nВероніка розповідає: до Києва приїхали із Закарпаття, і пробудуть тут до весни.\n- Те поки важко нам, то поки нема там роботи, а літом Вже нам краще, Їдем.\nУ міліції запевняють: грабують і влаштовують розбійні напади переважно безробітні. А національність тут ні при чому.\nТетяна Малишева, помічник керівника Святошинського РУ міліції м Києва:\n- Если особини звертають, если смороду звертають Із заявами, смороду про це пишуть, в міліції про це знають, но більшість людей бажають замовчуваті, но таким чином смороду дають можлівість Правопорушнику так далі діяті.\nЩоб злочин не повторилося - порушника треба затримати, впевнені в міліції, а тому радять постраждалим негайно телефонувати ім. Це збільшить шанси затримати нападника і довести його провину.\nПредыдущая новость - Пособие будет выдаватся 2 раз в мес Следующая новость - Аварии 2015 от 16 февраля № 18\nВ Киеве недвижемость дорожает\nСегодня в Киеве взорвался автомобиль...\nРішення про обмеження роботи магазинів у нічний час не суперечить конституц ...


Ольга Сумська видала рецепт фірмового бананового кексу: дешево, швидко і легко - ЗНАЙ ЮА\nОльга Сумська видала рецепт фірмового бананового кексу: дешево, швидко і легко\nОльга Сумська поділилася з шанувальниками рецептом апетитного кексу\nВідома українська акторка Ольга Сумська порадувала шанувальників в Instagram новими фото і відео.\n54-річна знаменитість виставила в Сторіс серію яскравих кадрів, позуючи на кухні телешоу "Смак дня", будучи його ведучою. Так, артистка видала рецепт апетитного бананового кексу, який не вимагає блискучих кулінарних навичок або витратних продуктів, але з легкістю підкорить як гостей, так і членів сім'ї.\nДля кексу Вам знадобляться продукти, які можна з легкістю знайти в найближчому магазині: банани, яйця, кефір, ваніль, цукор, розпушувач і борошно. Даний десерт навряд можна назвати низькокалорійним або зовсім дієтичним, зате навіть маленький шматочок апетитного бананового кексу до чаю з легкістю підніме настрій кожному. Ольга також зазначає, що тісто для страви має вийти дуже густим, як сметана.\nДва банани розім'яти виделкою, додати два-три яйця, кефір, ваніль, цукор за смаком, розпушувач, борошно.\nВсе змішати, має бути тісто, як густа сметана.\nВилити у форму, змащену маслом, а зверху викласти розрізаний цилий банан!\nЗапікати до готовності 30-40 хвилин"\nРецепт від Ольги Сумської, instagram.com/olgasumska\nТеги: Ольга Сумська акторка рецепт кекс Instagram\nОльга Сумська оголилася біля моря та спробувала з чоловіком дещо вперше: "Бомба компанія"


Фінляндія заборонила в’їзд збирачам ягід із України до 18 вересня. Усе через коронавірус\nУряд Фінляндії з 28 серпня по 18 вересня заборонив в’їзд до країни збирачів ягід із країн за межами Євросоюзу, щодо яких ЄС встановив обмеження на в’їзд. Це рішення стосується і України.\nНовина28 серпня 2020, 10:28\nВійськово-повітряні сили Фінляндії «тихо» прибрали зі своєї емблеми свастику. У неї цікава історія, почитайте!\nКомандування Військово-повітряних сил Фінляндії ухвалило рішення вилучити зі своєї емблеми символ свастики, яка там була з часу їхнього заснування в 1918 році. Про це рішення офіційно не оголошували.\nНовина01 липня 2020, 19:30\nУ Фінляндії людям два роки виплачували 560 євро щомісяця. Вони стали спокійнішими та впевненішими у майбутньому\nУ Фінляндії в межах експерименту 2 тисячі випадкових безробітних протягом двох років щомісяця отримували 560 євро без зобов'язань. За підсумками експерименту дослідники дійшли висновку, що базовий дохід покращував психічне здоров'я людей та покращував їхню подальшу зайнятість.\nНовина11 травня 2020, 13:37\nУряд готовий відпустити на заробітки у Фінляндію 15 тисяч українців, але за певних умов\nНовина04 травня 2020, 16:25\nПотрібно виконати декілька сотень авіарейсів, аби відправити українських заробітчан у Фінляндію — Пристайко\nФінляндія хоче залучити до сезонних робіт таку велику кількість українських заробітчан, що для їхньої відправки доведеться виконати декілька сотень авіарейсів.\nНовина01 травня 2020, 18:08\nМіністр оборони Фінляндії Антті Кайкконен готовий розглянути можливість запровадження обов’язкового призову в армію для жінок.\nНовина18 лютого 2020, 12:36\nУ Фінляндії планують подвоїти тривалість декрету для татусів\nУряд Фінляндії розглядає можливість збільшення вдвічі відпустки по догляду за дитиною для татусів, аби вона тривала стільки ж, скільки й для матерів.\nНовина05 лютого 2020, 11:02\nУ Фінляндії 29 січня офіційно підтвердили перший випадок зараження коронавірусом, що розповсюджується з Китаю.Про це повідомили у Фінському інституті охорони здоров’я та соціального забезпечення, пере\nНовина29 січня 2020, 16:08\nУ 2019 році на дорогах столиці Фінляндії Гельсінкі не загинув жоден пішохід. Такий показник вдалося досягнути вперше з 1960 року.\nНовина27 січня 2020, 18:57


Пошановано освітян Закарпаття - Форум Закарпаття\nПошановано освітян Закарпаття\n03.06.2009, 16:18 Залишайте свої коментарі, реєстрація необов'язкова\nЗа багаторічну сумлінну працю, вагомий внесок у реалізацію державної політики в галузі національної освіти, досягнуті творчі успіхи у справі навчання і виховання підростаючого покоління голова обласної ради Михайло Кічковський відзначив найвищою нагородою обласної ради – нагрудним знаком «За розвиток регіону» директора Вільховецько-Лазівської ЗОШ І-Ш ст. Тячівського району Марію Феєр. А Почесною грамотою облради нагороджено заступників директора цього ж навчального закладу Оксану Феру-Клемонцу, Тамару Цірик, вчителів Меланію Божу та Ганну Фулитку.\nЦією ж відзнакою пошановано й директора Синевирської ЗОШ І-Ш ст. Міжгірського району Михайла Дем’яна та його заступника з начально-виховної роботи Михайла Цімботу.\nГрамотою облради удостоєно педагогів Вільховецько-Лазівської ЗОШ І-Ш ст.: Тетяну Чонку, Василя Габора, Ольгу Теняк, Василя Фірцака. Таку ж нагороду вручено начальнику управління освіти культури, молоді і спорту виконавчого комітету Чопської міської ради Марії Луговій.\nПодякою обласної ради нагороджено вчителів Вільховецько-Лазівської ЗОШ І-Ш ст.: Наталію Рацюк, Валентину Рішко, Тетяну Клемонці, а також викладача Виноградівської ЗОШ І-Ш ст. №8 Вікторію Медвецьку.\n• Закарпаття: З 1 вересня окремі категорії освітян отримуватимуть 20-відсоткову надбавку до зарплати?\n• Прокуратура взялася за "Пластком" та ужгородських освітян через 80 тис.грн.\n• Пошановано ювілярів


Радіопередачі «Жива надія» 50 років – Українська Церква Християн Віри Євангельської\nЛистопад 12, 2020\t2 3098 Переглядів\nДля християн України передача «Жива надія» так і залишилася «передачею Зінчика». Можливо, ще й тому, що естафету справи брата Івана прийняла саме його донька. Під час місіонерських подорожей по Полтавщині Ненсі Зінчик відвідала практично всі місця служінь, які благословляв її тато. Пригадую її слова, сказані на відкритті дому молитви в Кременчуці: «Ми відвідали багато церков, де працював мій тато. Також мали водне хрещення. Я вперше побачила, як водне хрещення приймають у річці біля Дніпра. Хоч я народилася в Канаді, та відчуваю, що тут моє коріння. Я тут себе почуваю як серед своєї родини. Тепер більше розумію свого тата, як він любив Бога й любив народ України. Він передав цю любов і мені…» Дав би Бог, щоб ця любов Христа до людей палала й не вщухала в серцях місіонерів, пасторів, служителів, жертводавців, які трудяться на євангельській Божій ниві та є співпрацівниками радіопередачі «Жива надія». Радіопередача «Жива надія» не є справою однієї людини (брата Івана Зінчика, чи Ненсі Зінчик), це — справа Божа, це справа кожного, хто вважає себе істинним християнином, це — справа всіх нас. Хотілося б, щоб так думали й інші служителі Церкви Божої. Незважаючи на те, що нині започаткувалося багато нових християнських програм, місій, газет, журналів, «Жива Надія» має своє особливе місце на широкій євангельській ниві України. Були і є певні перешкоди в організації випуску радіопрограм, але радіопередача «Жива надія» щотижня лунає в оселях жителів України.\nЩе тоді я побачила, яке значення мала ця передача для людей. То були прості сільські люди, кожен день зайняті клопотами по господарству. Проте коли приходив час передачі, вони все кидали й сходились послухати Зінчика — проповідь Слова Божого по радіо. Ще й, пам’ятаю, на другий день усі говорили про передачу й про Зінчика, і про Настю…\nКоли я вже подорослішала, то й сама з насолодою слухала радіопередачу Зінчика. Я саме тоді покаялася й стала ходити до церкви, зазнала переслідувань із боку влади та зневаги від невіруючих родичів. Тому ті передачі в той час були для мене особливою духовною підтримкою. Одного вечора я сиділа, слухала передачу — і сльози покотилися з очей. Я уявила, що десь там, за океаном, є віруючі люди, які так вільно й гарно славлять Бога. І мені дуже захотілося бути разом із ними…\nІван Дем’янович дуже любив читати листи від радіослухачів, які Люба Озеруга пересилала в Канаду з київського офісу. Він дуже тішився, коли хтось покаявся під час передачі чи отримав оздоровлення. Такі свідчення ніби давали йому нову енергію й надихали на нові проповіді. Він завжди повторював, що навіть якби й одна душа прийняла Господа, то вся ця праця не була б даремною. Ще я бачила, як він уболівав за Україну, особливо за Полтавщину, за місіонерську працю, за церкви там. Він видзвонював скрізь, шукаючи на Полтавщину працівників і кошти, щоб придбати там приміщення під молитовні будинки… Невтомний він був, багато відповідальності було на його плечах. Ще б він міг жити й жити , але Господь відізвав його на 77-му році життя.\nРадіопередача “Жива надія”\nПопередня Старший пресвітер об’єднання церков УЦХВЄ Рівненської області Олександр КОТОК: «Поставте вічне в пріоритет»\nНаступна Уряд посилив карантин, але церкви залишаться відкритими\nКатегорія Історія цервкиЖива надіяНовини


Президент США розпочинає турне країнами Азії\n25 лютого 2021, Київ 06:29\nПрезидент США Барак Обама розпочинає сьогодні 10-денне турне країнами Азії, під час якого відвідає Індію, Індонезію, Південну Корею і Японію.\nПерша зупинка американського лідера запланована в індійському місті Мумбаї, де два роки тому під час серії терактів від рук ісламістських бойовиків загинули понад 160 людей. Планується, що Барак Обама виступить з промовою з питань безпеки.\nУ четвер представники адміністрації президента США назвали неправдивими повідомлення деяких індійських засобів масової інформації, що задля гарантування безпеки американські війська триматимуть біля берегів Індії 34 кораблі, а в цілому на ці питання буде витрачено 200 мільйонів доларів.\nПісля візиту до столиці Індії Нью-Делі Обама планує відвідати Індонезію, де в дитинстві прожив чотири роки. Згодом президент США вирушить до Південної Кореї на зустріч «групи двадцяти» найрозвинутіших економік світу та до Японії для участі в саміті Азійсько-Тихоокеанської економічної співпраці (АТЕС).


У Шепелі розкопали готську поховальну урну. Фото\n13 Травня 2010 10:02\nНа узвишші неподалік невеличкої річки поблизу села Шепель Луцького району археологи знайшли вісім древніх об’єктів – одна зі споруд належала готам за часів вельбарської культури.\nШепельська експедиція дочірнього підприємства «Волинські старожитності» за короткий час дослідила чималу територію на околиці села Шепель. Узвишшя неподалік річки було зручним для заселення. А тому тут жили люди від епохи бронзи до періоду Київської Русі.\nНа узвишші неподалік річки загалом виявлено вісім об’єктів. Одна споруда належала готам. Виявлено також яму зубрицької культури ранніх слов’ян і два житла ХІ століття.\n«Серед найцікавіших знахідок можна назвати уламок амфори межановицької культури епохи ранньої бронзи, готську фібулу, тобто, застібку. А також бронзове скроневе кільце, яке належало слов’янці», – розповів науковий співробітник ДП «Волинські старожитності» Віктор Баюк.\nОкрім жител і господарських споруд археологи натрапили на поховання стшижовської культури епохи середньої бронзи з супутнім обрядом. Там збереглися браслет та ціліська поховальна урна.\nЛітРедактор Показати IP 14 Травня 2010 15:53\nУ заголовку ШЕПЕЛЬ треба було провідміняти - ШЕПЛІ))


Десяток снарядів та підривників відкопали в урочищі поблизу Ярмолинців : 07:05:2020 - vsim.ua\nДесяток снарядів та підривників відкопали в урочищі поблизу Ярмолинців\nНа Хмельниччині виявили арсенал боєприпасів часів Другої світової війни.\n6 травня в урочищі «Чорний ліс» поблизу Ярмолинців виявили цілий арсенал боєприпасів часів Другої світової війни.\nЯк повідомили у ГУ ДСНС України у Хмельницькій області, спочатку в урочищі знайшли один 76-мм артилерійський снаряд. Відтак, тут вирішили провести контрольну перевірку місцевості. У результаті якої піротехніки відкопали ще один 152-мм артилерійський снаряд, десять 76-мм артилерійських снарядів, один 88-мм артилерійський снаряд та десять підривників до артилерійських снарядів.\nА подрывников, кто закопал?)


Відбулася сорок восьма позачергова сесія районної ради\nСьогодні, 02 жовтня, депутати Бердянської районної ради провели останню сесію діючої каденції.В роботі сесії взяли участь керівництво райдержадміністрації та її структурних підрозділів, керівники підприємств, установ, організацій району, працівники виконавчого апарату районної ради, представники силових структур та преси.\nНа засіданні зареєструвалися 21 із 34 народних обранців. Згідно порядку денного на схвалення було висунуто 17 рішень, які були прийнятті депутатами одноголосно.\nГолова районної ради Жанна Васильчик щиро подякувала депутатів за висловлену довіру та можливість консолідувати всі політичні сили в єдине ціле, що дало можливість приймати необхідні для життєдіяльності району рішення.\nДалі, Жанна Олександрівна нагородила Почесними грамотами районної ради та подякувала за співпрацю працівників Бердянської податкової служби в особі Оксани Федорової, начальника Бердянської податкової служби.\nЗа вагомий особистий внесок у справу цивільного захисту населення Бердянського району Почесну грамоту отримав Дмитро Лінник, заступник начальника Бердянського МРУ ГУ ДСНС України у Запорізькій області, який завжди тримає руку на «пульсі» району і упереджує будь яку складну ситуацію.\nЩирі слова вдячності за співпрацю і Почесну грамоту отримав начальник Бердянського ВП ГУ НП у Запорізькій області Сергій Дружиненко.\nТакож слова великої вдячності за співпрацю і Почесну грамоту районної ради отримала заступник голови Бердянської райдержадміністрації 2010-2020 років Ніна Борщова. Голова районної ради подякувала їй за ті впроваджені проекти, які так були необхідні району та побажала здоров'я, щастя і усіляких гараздів.\nЗа високий професіоналізм та плідну співпрацю з органами місцевого самоврядування Бердянського району отримала Почесну грамоту Алла Галущак - керівник апарату Бердянської райдержадміністрації.\nЗ рук голови райради отримала грамоту і начальник відділу агропромислового розвитку Бердянської райдержадміністрації 2013-2020 років Лариса Зубко. Цю жінку знає і поважає в районні кожен керівник сільгосппідприємства і до цього часу, якщо є питання, за порадою звертаються до неї.\nТакож нагороди отримали і керівники структурних підрозділів райдержадміністрації, а саме: начальник відділу фінансів Ганна Реукова; начальник відділу інфраструктури та захисту довкілля райдержадміністрації Володимир Сенченко та Лариса Мовчан завідувач сектору містобудування, архітектури та житлово-комунального господарства райдержадміністрації.\nПочесною грамотою районної ради була нагороджена головний спеціаліст організаційного відділу виконавчого апарату районної ради Олена Федорова, яка має великий стаж в органах державної влади.\nДалі слово було надано голові райдержадміністрації Ірині Півень, яка подякувала депутатський корпус за співпрацю та нагородила Грамотами райдержадміністрації голів постійних комісій районної ради.\nВ свою чергу голови постійних комісій районної ради подякували своїх колег-депутатів за плідну роботу в комісіях, за ті дискусії під час винесення того чи іншого питання та нагородили, за їх думку, самих активних. Також голови комісій висловили слова вдячності кураторам комісій - працівникам виконавчого апарату районної ради Олені Кондратець, начальнику організаційного відділу; Наталії Щербань, начальнику загального відділу; Сергію Мазурову, начальнику відділу з питань управління об’єктами спільної власності територіальних громад та юридичного забезпечення та головному спеціалісту цього ж відділу Анастасії Івановій.\nГолова районної ради Жанна Васильчик акцентувала увагу присутніх, що районна рада працювала у непростий час, у час адміністративно-територіальної реформи, реформ у галузі медицини, освіти. Також особливим викликом для цієї каденції стала пандемія COVID-19 і більшість депутатів, крім своєї депутатської роботи, займались громадською та волонтерською діяльністю.\nТакож слова великої вдячності за допомогу по будь якому питанню були висловлені і на адресу Народного депутата України Олександра Пономарьова та його помічників Алли Токаревої і Юрія Люцканова.\nЗа небайдужість до проблем населення Бердянського району та ефективну допомогу в організації проведення районних заходів Почесною грамотою районної ради було нагороджено Юрія Люцканова.\nВ свою чергу помічники щиро подякували Жанну Олександрівну і Миколу Олійника за злагодженість прийняття таких важливих для району рішень і порозуміння у співпраці.\nНа згадку про це скликання кожному депутату голова ради подарувала подарунок і висловила слова вдячності за роботу.


– Дівчино, я 4 дні не їв. Купіть мені, будь ласка, картоплі і макаронів, – сказав добре одягнений чоловік. Дівчина спочатку відкрила рот. Від подиву. За її словами, виглядав чоловік пристойно. Тверезий. Симпатичний – INTERMARIUM\nYou are here: Home / Дозвілля / – Дівчино, я 4 дні не їв. Купіть мені, будь ласка, картоплі і макаронів, – сказав добре одягнений чоловік. Дівчина спочатку відкрила рот. Від подиву. За її словами, виглядав чоловік пристойно. Тверезий. Симпатичний\n– Дівчино, я 4 дні не їв. Купіть мені, будь ласка, картоплі і макаронів, – сказав добре одягнений чоловік. Дівчина спочатку відкрила рот. Від подиву. За її словами, виглядав чоловік пристойно. Тверезий. Симпатичний\n– Ні, ну якщо б він там 10 гривень просив на фанфурик, тоді б зрозуміло. Але тут… Я і не знала, що сказати.\nА він почав пояснювати, що заплатив за орендовану квартиру, що поки без роботи. І сказав, що віддасть гроші. Як тільки вони у нього будуть.\nЯ купила, звісно. І не тільки картоплю і макарони.\nЩе курку взяла. І дві упаковки вівсяного печива.\nІ хліба. І молока. Віддала йому. Він дуже дякував.\nПрямо ось зі сльозами на очах, – розповідала вона нам.\nДівчина ця – моя подруга Людка. власне, з нею і стався вищезгаданий випадок.\nРозповіла вона про це в загальному чаті. Куди приєдналися і інші подружки.\nВсі вони дружно взялися писати, що Людка розвели.\n– Ти наївна!\n– Гроші нікуди діти? Мені б віддала!\n– Гаразд, людям похилого віку допомогти. Чи дітям. Але чоловікові б не дала ні копійки! Нехай сам заробляє, а не жебракує!\n– А ти чоловікові своєму сказала? Я б на його місці тобі грошей ні копійки не дала! Щоб не розбазарювала!\n– Він, таких як ти, зупинить 10 людей, то непогано проживе! – всі висловлювання були приблизно в такому дусі.\nБідолашна Людка зовсім знітилася.\nМовляв, раптом правда? Всяке ж в житті буває. Допомога може будь-кому знадобиться. І що вони з Толіком теж по-різному жили. Це потім спадок від двох бабусь у вигляді великих квартир дістався.\nІ робота у Толика пристойна. Отримує по 30 тисяч гривень.\nА колись і суп з курячих кісток варили. І багато ще чого було.\n– Відчепіться, дівки! Я добрий учинок зробила, а ви он як! Що тепер, повз проходити і всіх підозрювати в меркантильності? – написала Людка і відключилася.\nСтьоб в коментарях тривав.\nТоді Людка мені подзвонила. Ми довго розмовляли.\nВона, бідолаха, справді, мало не плакала.\nЇй просто стало шкода людини.\nПогодьтеся, в житті всяке буває.\n– Ти як думаєш? Тільки чесно? Обдурили мене, так? – журилася Людка.\nЛюдка пожурилася і відключилася.\nА 5 травня в 6.00 пролунав дзвінок.\nЯкщо врахувати, що біля комп’ютера я просиділа до третьої ночі, то відповіла насилу.\nІ почувши булькаючі звуки, навіть не розібрала спочатку, хто дзвонить.\nА це Люська.\nРадісна така. Захват просто пре!\n– Чоловікт прийшов! До мене, уявляєш? – мовить подруга.\nСпросоння я ніяк не могла зрозуміти.\nЯкий чоловік? Навіщо прийшов? У неї ж Толік вдома.\nІ тільки потім дійшло: той самий, якому Людка по доброті душевній допомогла.\n– Він мені троянди приніс. І борг повернув. Ну, ті гроші, що я на нього витратила, коли купувала картоплю, макарони, курку, печенько та молоко з хлібом. Я ж йому телефон свій залишила. Він мені подзвонив, адресу запитав. І підійшов потім. Сказав, що друг дитинства допоміг влаштуватися там кудись. І навіть за зміну вже заплатив. Ось, він мені і приніс. Зараз напишу в Вотсапі дівчатам. А то дивись, нотації мені читали. Я через них даремно переживала. Нічого, все не дарма! Чуєш, подруго? – говорила Людка.\nЗвісно, не дарма. На думку спала фраза:\n– Найголовніше призначення – якщо ти здатний стати доброю зміною в чиїйсь долі. І протягнути руку допомоги тому, хто зараз цього потребує.\nТому що обставини – вони різні.\nІ складності бувають не тільки у літніх або немічних. Але начебто і у цілком успішних на вигляд людей.\nНаприклад, одній людині, яка дуже потребувала допомоги, ніхто не допоміг. Хоча могли. Сили мали для цього. Ресурси. Це інша історія, звісно.\nМоже, розповім її потім.\nПросто не захотіли люди напружуватися. Зрадили. Байдуже відвернулися.\nІ не було поруч ось такої Людки. Готової поділитися куркою і картоплею.\nА це неправильно все-таки…


Фасадні системи вентильованого типу | Ремонт та вироби своїми руками\nФасадні системи вентильованого типу\nКожна людина мріє про те, щоб його житло було не тільки комфортним, але і радує око. Адже зовнішній вигляд будинку – це відображення характеру і душевних схильностей його господаря. Тому при будівництві так важливо приділити увагу обробці фасаду.\nЗа останні роки з’явилася величезна кількість способів зовнішньої обробки будівлі, але найчастіше фахівці рекомендують вентильовані фасади будинків. Це пояснюється тим, що, завдяки подібній конструкції, будівля прекрасно захищене від впливу зовнішніх опадів і володіє надійною теплоізоляцією.\nКрім того, вентильований фасад легко і швидко монтується, а за рахунок використовуваних матеріалів має привабливий і оригінальний зовнішній вигляд.\nНайбільш виграшно виглядають такі види зовнішньої обробки вентильованих фасадів: металеві, керамогранітні і скляні панелі (останні бувають як світлопрозорими, так і кольоровими, з них будують так звані «будинки-акваріуми»). Це найкрасивіші варіанти обробки, але і найдорожчі.\nМожна також використовувати для облицювання будівлі більш економічні матеріали, наприклад, поліхлорвінілову вагонку (сайдинг) або натуральне дерево.\nЯк правило, облицювання будівлі вентильованим фасадом відбувається ще на стадії будівництва, оскільки теплоізоляційні властивості системи краще всього враховувати ще при створенні проекту. Але якщо стара будівля має нерівності або інші дефекти стін, то оновити й упорядкувати його за допомогою систем вентильованого фасаду буде оптимальним рішенням.\nВентильовані фасади встановлюють за наступним принципом: облицювання монтують на певній відстані від стіни, а в просторі між стіною і зовнішнім фасадним покриттям укладають шар теплоізоляції (найчастіше це мінераловатні плити або спінений полістирол, але можуть бути використані й інші матеріали).\nСистема встановлення вентильованих фасадів обов’язково передбачає певний повітряний зазор. Подібна система вентиляції вбереже утеплювач від вологи, а значить, відмінно захистить будинок від вогкості і зайвих тепловтрат.\nВентильований фасад містить три основних елемента. Перший з них – навісний металевий каркас, на якому тримається вся конструкція. Виготовляють його із алюмінієвого профілю та нержавіючої сталі. За допомогою спеціальних кріплень каркас встановлюють на стіну (способи кріплення можуть бути різними). Другий елемент – це теплоізоляційний шар. Разом з вітрозахисною водонепроникною плівкою утеплювач укладають всередині каркаса, впритул до стіни. І, нарешті, завершує конструкцію зовнішнє облицювання будівлі.\nРозробка фасадних систем – серйозне завдання. Перш ніж розпочати роботи, необхідно розробити детальний проект, адже вентильований фасад – це складна комплексна система. Тут потрібна праця професійних технологів та інженерів-конструкторів, так що краще всього звернутися в солідну і надійну будівельну фірму.


Philips SCF172/13 Пустушки купити в Алчевську. Низька ціна, відгуки, огляд, опис, характеристики, продаж, кредит, придбати на виплат (в розстрочку) Philips SCF172/13 Алчевськ\nПустушка Philips AVENT 0-6 міс для дівчаток (SCF172/13)\nКод товару: 289348\nОпис Philips SCF172/13:\nПлоскі симетричні соски пустушок Philips AVENT каплевидної форми враховують будову і природний розвиток піднебіння, зубів і ясен малюка і гарантують комфорт, навіть якщо пустушка перевертається у роті.Силіконові соски пустушок не мають смаком і запахом, що робить їх найбільш прийнятними для малюка. Силікон — це м'який і прозорий матеріал, який не липне і легко миється. Така соска міцна і прослужить довго, не втративши згодом форму і колір. Запобіжне кільце-тримач дозволяє з легкістю вийняти пустушку Philips AVENT в будь-який момент. Замикається захисний ковпачок для збереження чистоти стерилізованих сосок.Philips Avent – це компанія, що виробляє продукцію для догляду за дитиною, грунтуючись на потребах і бажаннях людини. Грунтуючись на досвіді, побажання споживачів і сучасні тенденції, Компанія створює товар найвищої якості, що задовольняє споживачів і робить догляд за малюком комфортним і приємним.\nХарактеристики Philips SCF172/13:\nМодель: 0-6 міс для дівчаток\nКоли я зможу купити (отримати) Philips SCF172/13 в Алчевську та в усіх інших населених пунктах України?\nДля запобігання помилок та спірних ситуацій, а також для обопільної економії часу та поліпшення сучасного сервісу, замовлення приймаються тільки через сайт laguna.ua. Для цього оберіть Philips SCF172/13, зазначте кількість і натисніть "Купити". Заповніть всі дані, які питатиме робот. Після отримання заявки її обробляє вільний менеджер. Заявку отримано магазином тоді, коли ви побачите підтвердження про це. Якщо підтвердження нема - це означає, що вами не надано всі необхідні дані (ПІБ, телефон, населений пункт, адреса доставки та спосіб оплати). Надайте ці дані та очікуйте зв`язку з вами менеджера. Такий зв`язок може бути або через наш сайт, або по зазначеному вами телефону\nСаме завдячуючи системі часткових (чи повних) передоплат, ви маєте можливість придбати Philips SCF172/13 за найнижчими цінами в Україні в Алчевську, а також в усіх інших населених пунктах України\nЯ хочу сплатити за Philips SCF172/13 готівкою в Алчевську тільки тоді, коли буду впевнений що з ним все гаразд і він переді мною. Тільки так я захищаю себе від негараздів.\nЧи надаєте ви документи на Philips SCF172/13?\nЧи є у вас знижки на Philips SCF172/13?\nКупити Philips SCF172/13 в інтернет-магазині Лагуна (можливо в кредит, на виплат) в містах, селищах міського типу та селах: Алчевськ, Алчевськ Окуповано, не обслуговується, Антрацит Окуповано, не обслуговується, Біловодськ, Білокуракине, Брянка Окуповано, не обслуговується, Георгіївка, Кіровське, Красний Луч Окуповано, не обслуговується, Краснодон Окуповано, не обслуговується, Кремінна, Лисичанськ, Луганськ Окуповано, не обслуговується, Лутугине, Марківка, Мілове, Новопсков, Первомайськ Окуповано, не обслуговується, Перевальськ Окуповано, не обслуговується, Попасна, Ровеньки Окуповано, не обслуговується, Рубіжне, Сватове, Свердловськ Окуповано, не обслуговується, Сєвєродонецьк, Слов`яносербськ, Станиця Луганська, Старобільськ, Стаханов Окуповано, не обслуговується, Суходільськ Окуповано, не обслуговується, Троїцьке, Щастя а також в усіх інших населених пунктах України


Сезон-2021: де можна купатися у Ланівцях і громаді і чи варто це робити – Голос Лановеччини\nНа головну / ПОДІЇ / ЛАНОВЕЧЧИНА / Сезон-2021: де можна купатися у Ланівцях і громаді і чи варто це робити\nНаталія Гамера 31.05.2021\tЛАНОВЕЧЧИНА Залишити коментар 400 Показати\nЄ категорія сміливців, які відкрили (або й не закривали взагалі) купальний сезон-2021. У спекотні дні водойма так і вабить любителів освіжитися. А де ж полюбляють купатися ланівчани і чи безпечно там? Чи є в нашій громаді ліцензовані пляжі? Наразі на берегах більшості ставків встановлені таблички «Купатися заборонено», хоча це ніколи не стримувало відчайдух від спокуси порушити заборону.\n— Єдиний ліцензований пляж Лановецької громади розташований біля міського ставу у центрі Лановець. Щорічно в рамках підготовки до літнього сезону дно водойми обстежуємо та очищуємо від сміття та проводимо дослідження якості води. Для цього залучаємо спеціалістів Державної служби надзвичайних ситуацій (для розчистки дна) та Держпродспоживслужби (для проведення аналізу води) . Цього року ще не робили ніяких дій у цьому напрямку, — каже Лановецький міський голова Роман Казновецький.\n— Навіть попри регулярну роботу із підготовки до літнього сезону, став постійно потребує благоустрою. У 2019 році міська рада виготовила проектно-кошторисну документацію облаштування набережної та міського ставу, яка зокрема передбачала і реконструкцію пляжу.\nУ відпочинковій зоні передбачалося встановлення альтанок, створення мотузкового парку та встановлення zip-line. У торговельній зоні планували встановити торгові точки і на конкурсній основі передати їх місцевим підприємцям для здійснення господарської діяльності. На жаль, проект не пройшов повторного затвердження нашими партнерами із програми DOBRE. Прикро, але чимало розроблених міською радою проектів культурно-відпочинкового напрямку ми не зможемо реалізувати через певні (навіть бюрократичні) процедури.\nЩо стосується інших улюблених жителями водойм, то на території сіл Лановецької громади таких є понад 10. Пляжі там не облаштовані та не передбачено місць для купання. Відпочинок на цих водоймах є відповідальністю самих мешканців. А ще чистота поблизу річок, озер і ставків — це віддзеркалення охайності та небайдужості самих же мешканців. Тож будьте обережними, бо вода легковажності не пробачає!\nДякую за активність, сподіваюся на розуміння та свідомість кожного жителя нашої громади. Щиро, міський голова Роман КАЗНОВЕЦЬКИЙ.\nТегиЛанівці Лановецька громада Лановецька ОТГ міський голова пляж\nПопередній Громада цікавиться: 7 питань і відповідей про майбутнє Лановецької міської лікарні\nНаступний Яна Гайкова — дипломант Всеукраїнської олімпіади


Як поливати моркву після посадки насіння?\nМорква здавна вважається корисною і смачною культурою. Яскравий колір і солодкуватий смак роблять її незамінною в кулінарному мистецтві. А завдяки багатству вітамінів і корисних мінералів овоч займає гідне місце серед здорових продуктів харчування.\nМорква. Що це за плід?\nДії перед посадкою\nДії під час посадки коренеплоду\nПодальший догляд за морквиною\nКонкретна частота поливу\nВологе підживлення моркви\nЗакінчення поливу: коли?\nПевні норми поливу моркви\nЩо таке мульчування культури\nУникайте непотрібних помилок\nЯк городня культура морква не надто примхлива і примхлива. При правильній посадці і регулярному хорошому догляді можна зібрати багатий урожай, і страви з цього коренеплода стануть незамінним отрутою на вашому столі.\nЯк правильно висадити цей овоч у ґрунт? Чи потрібно поливати моркву після посадки? Які дії необхідно зробити для її повноцінного зростання і продуктивності? Давайте дізнаємося.\nЯкщо коротко, то морква - це дволітній коренеплод, що має високу врожайність і досить великий термін зберігання. Однак для досягнення цього за ним необхідно доглядати.\nПравда, хорошого відходу теж мало. Щоб овоч протягом тривалого часу не втрачав своєї свіжості і привабливості, щоб володів приємними смаковими якостями і характеристиками, спочатку його треба правильно висадити в землю.\nПерш ніж задатися питанням "як поливати моркву після посадки", необхідно ретельно підготуватися до такої важливої справи.\nМісце, відведене під цю культуру, має бути сонячним і відкритим. Найкраще моркву садити після огірків, помідор, капусти, картоплі, цибулі. Робити це слід у квітні-травні, коли теплі гроші вже встановилися, а ґрунт прогрілася до восьми градусів вище нуля.\nЗемлю необхідно завчасно зрихлити і удобрити, а насіння замочити для якнайшвидшого проростання.\nПотім на грядках необхідно зробити неглибокі борозни, полити їх водою і покласти в них насіння. Їх не варто занадто близько розміщувати один до одного. Досить витримати один-два сантиметри між парою насіння.\nЧи треба поливати моркву після посадки відразу ж? Бажано. Рекомендується навіть прикрити місце посіву плівкою або непотрібними речами. Таким чином у землі збережеться необхідна для культури волога.\nПам 'ятайте, що при поливі щойно посіяного насіння краще не використовувати шлангу - потужний напір струменя може вимити цінні зернятка з-під земельного укриття.\nЯк часто потрібно поливати моркву після посадки? Тут дуже важливо не переборщити.\nЗвичайно, якщо літо досить дощове, то додаткова рідина стане зайвою для помаранчевого плоду. Однак у посушливу пору жива волога піде на користь і росту, і смаку моркви.\nВажливо здійснювати полив регулярно і потроху, при цьому рекомендується використовувати лейку з розпилювачем. Також необхідно стежити, щоб вологість ґрунту знаходилася на одному і тому ж рівні. Чому це важливо?\nЯк часто поливають моркву після посадки? Жива волога потомоу і жива, що від неї залежить родючість ґрунту. Якщо він надто сухий, то плід виросте черствим і гіркуватим. Якщо ж земля постійно мокра, то коренеплод стане корявим, негарним і безсмачним.\nДавайте розберемо, як поливати моркву після посадки протягом усього терміну її дозрівання.\nУ перший місяць вівоч важливо піддавати регулярному поливу через кожні п 'ять днів, оскільки в цей період йде активне формування коріння. Наступний місяць коренеплод слід поливати всього чотири-п 'ять разів вранці і вечорами.\nПісля остаточного формування великої зеленої ботви моркву знову слід поливати частіше, як у перший місяць.\nУ серпні коренеплод вже не піддають рясним водним процедурам. Їх можна здійснювати через тиждень-півтора, так як овоч вже майже оформився і набрав необхідну масу.\nБагатьох завзятих городників цікавить не тільки питання про те, як правильно поливати моркву після посадки, але і те, якою водою це необхідно робити.\nЗвичайно ж, найкраща волога для поливу - це тепла дощова. Тому ви можете збирати дощову воду в об 'ємні ємності і перед вживанням злегка підігрівати на сонці. Однак літо може стояти посушливим, тому моркву можна поливати відстійною (протягом доби) водою з колодязя або джерела.\nЩо ще необхідно врахувати, вирішуючи, як поливати моркву після посадки?\nПерш за все слід пам 'ятати, що однієї води овочу може бути мало, тому варто підгодувати його особливим розчином. Як це робити і коли?\nЧерез місяць після перших сходів коренеплод слід прорідити. Для цього між паростками залишають відстань у два-три сантиметри, після чого грядку рясно змочують комплексною підгодівлею.\nЯк її приготувати? На відро води кладуть по ложці калімагнезії та сечовини. Або ж розводять навізну жижу (у пропорції один до п 'ятнадцяти) і поливають нею ґрунт.\nНаступне підживлення рослини здійснюється через три-чотири тижні після другого проріджування. Відстань між коренеплодами слід вирівняти до чотирьох-п 'яти сантиметрів, а підживлення провести після рясного зрошення водою.\nЧим удобрити ґрунт цього разу? Можна використовувати розчин сульфату калію (дві столові ложки на відро) або настій золи (півлітра попелу на відро). Розрахуйте приготування підживлення так, щоб на метр звичайної грядки в довжину пішло п 'ять літрів готової рідини.\nНа початку серпня знову слід підгодувати коренеплод, використовуючи ті ж засоби, що і вдруге.\nОднак багато хто цікавиться не тільки тим, як поливати моркву після посадки в ґрунт, але і питанням про те, коли слід закінчити полив.\nОднозначної відповіді на нього немає. Все залежить від погодних умов і швидкості дозрівання плоду.\nЯкщо ви бачите, що морква вже досить виросла, і на вулиці стоїть дощова погода, то поливати овоч при коротких ясних грошах не варто. Якщо ж коренеплод вже майже сформувався, але повітря напружене від спеки, варто продовжувати зрошення аж до збору врожаю.\nПри цьому пам 'ятайте, що поливати кожну морквину слід так, щоб вода проникла під ґрунт на глибину всього плоду (двадцять п' ять - тридцять сантиметрів).\nОтже, з графіком поливу ми визначилися. Як же тепер дізнатися, чи достатньо кожен коренеплод отримує поживної вологи? Для цього необхідно провести невеликі обчислення.\nГрафік "Як поливати моркву після посадки" (по місяцях) дуже простий і зручний у використанні. Ось його короткий виклад.\nУ травні необхідно 6-8 разів полити грядки з розрахунку п 'ять-шість літрів на квадратний метр.\nУ червні кількість літрів на квадратний метр збільшується до десяти - дванадцяти, тоді як чисельність процедур зменшується до чотирьох - шести.\nУ липні загальна кількість літрів знову збільшується, вже до дванадцяти - п 'ятнадцяти, в той час як число поливів зменшується до чотирьох.\nУ серпні обсяг і чисельність зрошення різко скорочуються до показників п 'ять - сім і один-два відповідно.\nВажливим способом збереження вологості ґрунту після поливу є мульчування. Що це таке і з чим його їдять?\nМульчування - це покриття земельної поверхні. Коли культура досить піднялася над грунтом, її коріння (або коренеплоди) слід ретельно прикрити органічною або неорганічною мульчею. Що сюди входить?\nОрганічна мульча - це природні матеріали з листя, трави, сіна, хвої, кори, тирси. Неорганічна - це галька, гравій, поліетилен і так далі.\nНайкраще використовувати органічну мульчу, оскільки, перегниваючи, вона стає добривом для рослин. Але тут є і свої мінуси. Таке покриття приваблює неприємних комах, личинок і хробаків. Також воно псується і потребує заміни.\nЯкі є переваги мульчування моркви?\nУ ґрунті зберігається волога.\nЗменшується кількість бур 'янів.\nЗапобігає ерозії ґрунту, зберігається її пухкість.\nЗапобігається перегріву ґрунту в літній період і промерзання в зимовий.\nДопомагає запобігти ймовірності потрапляння в ґрунт і на корінь рослини шкідників, інфекцій і хвороб.\nЕкономиться ваш час, оскільки скорочуються кількості поливів і обсяг використаної рідини.\nЯкщо ви вирішили використовувати мульчу, важливо пам 'ятати, що її необхідно міняти кілька разів за сезон. Крім того, щоб прорідити коренеплод і згушити біля нього землю, слід обережно зняти раніше укладену мульчу і, можливо, оновити її.\nОтже, ми вже знаємо, як правильно поливати моркву, ніж і коли. А тепер давайте познайомимося з поширеними помилками городників, які вони роблять при догляді за цим коренеплодом.\nНайголовнішим промахом дачників-аматорів вважається нерегулярний або занадто рясний полив. Це може траплятися через те, що малодосвідчені городники намагаються заощадити час, тому або заливають грядку так, що плоди гниють, або ж забувають про неї надовго, в результаті овоч засихає. Щоб цього уникнути, необхідно скласти конкретний графік поливу кожної культури окремо і дотримуватися його.\nЯкщо ж ґрунт вже пересохла, то необхідно відновлювати його вологу не поспішаючи і поступово.\nЩе однією помилкою може бути висока грядка. Пам 'ятайте: моркву слід висаджувати на рівній поверхні, щоб до неї надходила достатня кількість вологи і кисню. Однак якщо город розташований на заболоченій ділянці, то облаштування високих грядок піде моркві тільки на користь.\nЩе однією помилкою, як ми вже говорили, вважається використання шланга. Такий спосіб зрошення може зашкодити не тільки моркві, а й усім іншим овочевим і навіть фруктовим культурам.\nЯк видно, дуже важливо правильно поливати овочі і коренеплоди. Від цього залежить їх смак, зовнішні дані і врожайність.\nОтже, ви отримали вичерпну інформацію про те, чим, коли і як поливати після посадки моркву (і буряк, до речі, теж, адже це теж коренеплод). Догляд за овочевими культурами - серйозна і трудомістка справа, проте винагороджені за турботу ви будете сповна.


Як у Львові святкували День Святого Миколая на початку ХХ століття - В городе\nНовости Львова - Досуг и еда. 16 декабря 2015, 10:48\nТим часом час його приходу наближався і я вдивлювався надійно в образ його святоюрського престола та просив його, щоб він цього року був таксамо щедрий як минулого і у великій своїй ласці додав ще пачку ріжнобарвних олівців, яку я бачив у Дуткевича на Краківській чи у Купфершміда на Руській. Трудно було нам, дітям, заснути напередодні гостини нашoгo добродія. Mи переверталися боку на бік, а наша уява працювала так сильно, як тільки може працювати у малих дітей. Коли ми і заснули, то в другій-третій у ночі було вже по сні. Наші головки давили якісь пакунки і ми в сорочинках бігли з тими пакунками до вікна та при світлі наріжної аверівської ліхтарні попросту розривали їx. Є залізничка, направду є і крейдки! Боже, що за радість! Навіть вилетіла з пакунка пара нікльованих “шляйфів” з гарними ремінчиками! Сестра витягала і ляльку, таку, що закриває очі і бляшану кухню з горнятами, риночками, сковороднями! Зуби звеніли нам від холоду, а мама гонила до ліжок. Але сну вже скоро не було та ледви над ранком ми заснули, я з залізничкою, ceстpa в обіймах ляльки. Одначе прийшла раз ніч, коли сам св. Миколай до нас не зайшов. І щирі сльози лилися нам з жалю, що ми вже “старі” і розвіялася ще одна з чудових казок нашого дитинства!\nЛистівка з зображенням Святого Миколая і текстом "Веселих Свят", 1933 рік\nЛистівка з зображенням ялинки з іграшками і текстом "Веселих Свят", 1930 рік\nДжерело Фотографії Старого Львова