Модні джинси 2021 тренди і новинки (фото) — УНІАН

Модні джинси 2021: тренди і новинки (фото)

Модні джинси 2021 тренди і новинки (фото) - УНІАН

Джинси — без перебільшення один з найбільш базових видів одягу вже на протязі багатьох років. Вони служать прекрасною основою для абсолютно різних за стилем і настроєм образів. Шпилька або грубі черевики, акуратні човники або ugly кросівки — неважливо, джинси ідеально доповнять будь-який «цибуля».

Стиліст Росина Трач назвала головні тренди і новинки осіннього сезону серед джинсів.

джинси «палаццо» із завищеною талією

Вони не тільки стилізація 70х, а й улюбленці багатьох за їх здатність просто неймовірно подовжувати ноги. Така модель ідеально сяде на власниць вузьких стегон.

джинси «мом» з високою посадкою

Одна з найулюбленіших моделей власниць силуету «пісочний годинник» і «груша». Більше ніякі джинси не здатні так підкреслити витончені вигини жіночого тіла.

бойфренди

Що сказати про самі улюблені джинси стильних любителів стріт стайл? Виглядають зухвало, цікаво і, в той же час, дуже жіночно. Поєднувати їх можна практично з усім, без перебільшення.

Прямі джинси — це класика

Головна умова вибору — ідеальна посадка. Чорний, білий, блакитний і синій — основний упор саме на ці кольори. Без сильних потертостей і рванини. Це найбільш безпрограшний варіант і довгограючий тренд. Можна сміливо купувати свою ідеальну пару і бути впевненим в ній ще дуже довго.

Джинси з широкими підворіть

І наостанок самий «свіжий» і незаяложений варіант — джинси з контрастними і ультра широкими підворіть. Виглядає такий варіант дуже сміливо і стильно. У таких джинсах дуже складно злитися з натовпом і залишитися непоміченим.

Найкорисніший модуль стандартної бібліотеки Python, про який всі постійно забувають

В Python багато чудових доступних «з коробки» модулів. Один з найбільш корисних — collections. Він містить «спеціалізовані типи для створення контейнерів», які є альтернативами універсальним dict, list, set і tuple. Нижче ми розглянемо три містяться в модулі класу, з якими більшість пітоністов стикалися, але постійно забувають застосовувати на практиці.

NamedTuple

Складно переоцінити корисність іменованих кортежів для дата-саентістов. Скажімо, займаєтеся ви створенням нової моделі, постійно додаючи нові характеристики в список, який потім плануєте згодувати фреймворку для машинного навчання. З ростом кількості характеристик, рано чи пізно ви почнете плутатися і забувати, який індекс за що відповідає. Ще гірше, якщо з вашим кодом доведеться працювати колегам: вони можуть взагалі нічого не зрозуміти.

Всього пара рядків може привести скрипт в порядок. дивіться:

Тепер для доступу до елементів рядка замість вказівки індексів можна використовувати імена, що робить код значно чистіше і простіше.

Counter

Counter, як випливає з назви, вважає. Звучить нескладно, але дата-саентістам потрібно вести підрахунки постійно, тому інструмент вкрай корисний на практиці.

Є кілька способів створити лічильник, але найпростіший — форматувати його списком значень:

Запустивши цей код (що, до речі, можна зробити передавши відповідний сниппет в pythonanywhere.com / gists /), ви побачите:

Список кортежів в порядку убування поширеності значень, де перший елемент кортежу — значення, а другий — як часто воно зустрічається в початковому списку. Пари рядків коду виявилося досить, щоб дізнатися, що «22» — найпоширеніший вік, і зустрічається він 5 разів.

DefaultDict

Один з моїх найулюбленіших інструментів стандартної бібліотеки. DefaultDict — словник з дефолтних значенням для будь-якого нового ключа. приклад:

При роботі зі звичайним словником довелося б постійно перевіряти, чи існує ключ, і форматувати неіснуючі ключі вручну. В наведеному вище прикладі для кожного неіснуючого ключа вже є значення за замовчуванням — 0. Це дозволяє писати код чистіше і зрозуміліше.

Крім целочисленного, DefaultDict часто використовують в зв’язці з порожнім списком, щоб починати додавання елементів без бойлерплейта.

Вперед — до чистого коду!

Спробуйте згадати, чи можна застосувати класи з collections до завдань, які ви недавно вирішували. Іноді «перевідкриття» старих модулів стандартної бібліотеки приносить більше користі, ніж освоєння нових інструментів.

Рекомендація ВООЗ про миття рук протягом 20 секунд знайшла підтвердження в гідродинаміки

Фізик з США побудував першу механічну модель миття рук. В рамках простого наближення він показав, що ефективність миття залежить від швидкості руху рук відносно один одного і від часу самого процесу. Результати його моделювання якісно співпали з рекомендаціями ВООЗ, згідно з якими мити руки слід не менше 20 секунд. Дослідження опубліковане в Physics of Fluids.

Миття рук на сьогоднішній день є самим економічним і ефективним методом для боротьби з поширенням інфекцій, в тому числі і COVID-19. Недавнє дослідження показало, що миття рук 6-10 разів в день відчутно зменшує ризик зараження коронавирусной інфекцією.

Незважаючи на 170-річну історію цієї процедури, фізики жодного разу не цікавилися тим, як це відбувається. Можливо, це пов’язано з простотою процесу миття, який інтуїтивно здається зрозумілим і не вимагає вивчення. Зазвичай, вивчаючи миття рук, вчені фокусуються на хімічної стороні процесу, не в останню чергу через те, що такі дослідження часто фінансують великі компанії, що виробляють миючі засоби. Однак за доставку хімічного агента до патогенів на поверхні рук відповідають закони гідродинаміки, і тому дослідження в цій області також необхідні.

Закрити цю прогалину вирішив доктор Пол Хаммонд (Paul Hammond), директор американської компанії Hammond Consulting Limited. Він побудував найпростішу механічну модель миття рук, рішення якої можуть бути обчислені аналітично. Для цього він застосував добре відому в гідродинаміки теорію мастила, в рамках якої розглядається рух рідини в тонкому шарі між двома стінками (в даному випадку роль стінок виконують долоні).

Долоні фізик описав як поверхні, що володіють періодичної хвилеподібною формою, щоб змоделювати їх неоднорідний рельєф. У западинах долонь концентрується найбільша кількість вірусних частинок, і рух долонь відносно один одного покликане видалити їх звідти за рахунок потоків рідини. Примітно, що це не єдиний механізм очищення: частинки також видаляються за рахунок сухого контакту точок поверхні долонь один з одним, однак через їх складної форми такий механізм вносить досить малий внесок.

В рамках запропонованої моделі на частку, що знаходиться поблизу стіни, діє короткодействующих сила тяжіння. З іншого боку, частка не може проникнути під шкіру, і на зовсім коротких відстанях виникає відштовхування. Таким чином формується потенційна яма для частинки, яка утримує її біля поверхні.

Фізик почав обчислення з рішення рівнянь на швидкість потоку в наближенні теорії мастила. Знаючи розподіл швидкостей в рідині, він вирахував сили, які діють на частинку з боку потоку. Автор використав ці сили, щоб змоделювати траєкторію частинки з часом і зрозуміти, як ймовірність покинути потенційну яму залежить від часу і параметрів моделі.

Приклад обчисленої траєкторії частинки (синя лінія), блукає в западині стінки (чорна лінія). Три пунктирні лінії — це положення мінімуму потенційної ями (червона лінія), точки максимальної сили тяжіння до стінки (зелена лінія) і зовнішнього краю потенціалу (фіолетова лінія).

Posted on