Фит модель: Home — Bodybuilding Illustrated

27.09.2023 0 Разное

Home — Bodybuilding Illustrated

  • NBC

    GRAND PRIX NBC 8

    13 Мая 2023 года состоялcя GRAND PRIX NBC 8 Как это было в нашем репортаже Победители абсолютных категорий: Men’s Physique — Данил…

    admin14 мая 2023

  • NBC

    GRAND PRIX NBC 8

    Регистрация 12 Мая 2023 года состоялась регистрация на GRAND PRIX NBC 8 На соревнования зарегистрировалось рекордное количество спортсменов (около 450) Как…

    admin12 мая 2023

  • Соревнования

    Кубок Железного Льва 2023

    11-й КУБОК ЖЕЛЕЗНОГО ЛЬВА, посвящённый 30-летию федерации бодибилдинга и фитнеса Могилёвской области, состоялся 15.04.2023 года Как это было в репортаже Шалыгиной…

    admin30 апреля 2023

  • Bikini

    Кубок России 2023

    День третий 23 Апреля 2023 года в Санкт-Петербурге состоялся Кубок России по бодибилдингу Победителем абсолютной категории номинации бдибилдинг стал Александр Мартынкин. ..

    admin26 апреля 2023

  • Bikini

    Кубок России 2023

    День второй 22 Апреля 2023 года в Санкт-Петербурге состоялся Кубок России по бодибилдингу Как это было в нашем репортаже Итоговый протокол…

    admin25 апреля 2023

  • Bikini

    Кубок России 2023

    День первый 21 Апреля 2023 года в Санкт-Петербурге состоялся Кубок России по бодибилдингу Как это было в нашем репортаже Итоговый протокол…

    admin25 апреля 2023

  • Соревнования

    Кубок России

    20 Апреля 2023 года состоялась регистрация спортсменов на Кубок России по бодибилдингу 2023 Как это было в нашем репортаже Внимание! Все…

    admin20 апреля 2023

  • Bikini

    Кубок Москвы

    16 Апреля 2023 года состоялся Кубок Москвы по бодибилдингу Как это было в нашем репортаже Итоговый протокол Чемпионат ЦФО Кубок Москвы. ..

    admin17 апреля 2023

  • Соревнования

    Кубок Москвы

    15 Апреля 2023 года состоялась регистрация спортсменов на Кубок ЦФО, Кубок Москвы по бодибилдингу Как это было в нашем репортаже Внимание!…

    admin15 апреля 2023

  • Соревнования

    Кубок Ивановской области

    8 Апреля 2023 года, после пятилетнего перерыва состоялся Кубок Ивановской области по бодибилдингу. Общий призовой фонд в денежном эквиваленте составил: За…

    admin9 апреля 2023

  • Соревнования

    Кубок Владимирской области

    1 Апреля 2023 года в Суздале состоялся Кубок Владимирской области по бодибилдингу Абсолютным победителем номинации бодибилдинг стал Артем Голубев Как это…

    admin3 апреля 2023

  • Bikini

    Наталья Хабарова

    Очень нравится всё, что сейчас со мной происходит! Люди, которые появляются в моей жизни, события, результаты, любовь! «Наталья самый ответственный и. ..

    admin30 марта 2023

Модель Фит — состав, как принимать, цена, доставка по России

Описание

Модель Фит (лат. MODELFIT) — средство от избавления лишнего веса. Двойное действие средства ускоряет похудения без вреда для здоровья: первый этап ускоряет процесс обмена веществ, а второй сжигает жировые отложения во всех местах тела, даже труднодоступных.

ModelFit плюс Новая Формула восстанавливает работу желудочно-кишечного тракта, понижает аппетит, блокирует тягу к сладкому и укрепляет иммунную систему. Полностью безопасный препарат, не вызывает аллергической реакции и привыкания. Выпускается в форме таблеток, принимать перорально. Применять утром и вечером по одной таблетке, запивая небольшим количеством воды. Курс приема тридцать дней, можно продливать.

В СОСТАВ КАПСУЛ ВКЛЮЧЕНЫ СЛЕДУЮЩИЕ КОМПОНЕНТЫ:

  • Унаби. Нормализует режим сна и бодрствования, тонизирует, улучшает работу желудочно-кишечного тракта, способствует естественному очищению, выводу лишней жидкости.
  • Володушка. Улучшает функцию печени, поджелудочной железы, способствует регенерации, выведению токсинов и шлаков, нормализует метаболизм.
  • Яблоко рамбутана. Увеличивает уровень гемоглобина, благотворно влияет на работу сердечно-сосудистой системы, головного мозга, эффективно борется с жировыми отложениями, приглушает чувство голода.
  • Дурнишник. Устраняет вздутие кишечника, улучшает его перистальтику, делает стенки кровеносных сосудов более эластичными, оказывает позитивное воздействие на функцию почек.
  • Зверобой. Способствует расщеплению жиров, снижению массы тела, восстановлению нормальной работы ЖКТ. Ускоряет синтез белков, жиров и углеводов. Активизирует защитные механизмы.
  • Люцерна. Насыщает клетки витаминами и микроэлементами. Устраняет чувство голода. Улучшает лимфоток. Делает кожу более подтянутой и эластичной.
  • Пастушья сумка. Усиливает процесс жиросжигания. Укрепляет иммунитет. Оказывает обезболивающее воздействие при мигренях.
  • Семена льна. Устраняют отеки. Способствуют омоложению. Благотворно влияют на работу щитовидной железы, кишечника.

«MODELFIT» – ПРОТИВОПОКАЗАНИЯ И ПОКАЗАНИЯ К ПРИМЕНЕНИЮ

В состав препарата входят только органические компоненты, которые не оказывают токсического воздействия на пищеварительную и выделительную систему. Препарат рекомендован для широкого круга лиц.

MODELFIT ЭФФЕКТИВЕН ПРИ:

  1. ожирении;
  2. избыточном весе;
  3. целлюлите;
  4. растяжках;
  5. отечности.

Как действует препарат?

Эта формула работает независимо от образа жизни человека, работает одновременно в нескольких направлениях:

  1. Очищает кровь от токсинов.
  2. Удаляет излишки жидкости.
  3. Помогает устранить плохой холестерин.
  4. Увеличивает скорость сжигания жировых клеток.
  5. Нормализует аппетит и пищеварение.
  6. Улучшает липидный обмен.
  7. Стабилизирует кишечную флору.
  8. Повышает эластичность кожи, устраняет растяжки.
  9. Ускоряет кровообращение.
  10. Укрепляет иммунную систему.

Во время лечения нормализуется одышка, хроническая усталость, отеки, артериальное давление и уровень сахара в крови.

 НОВАЯ ФОРМУЛА ДЛЯ ЛУЧШЕЙ ВЕРСИИ СЕБЯ

  • Активация метаболизма
  • Интенсивное жиросжигание
  • Фитодетокс
  • Безопасная потеря веса
  • Работает там, где бессильны другие средства

Модуль: tf.keras.losses | TensorFlow v2.13.0

Псевдонимы просмотра

Основные псевдонимы

тс.потери

Классы

class BinaryCrossentropy : Вычисляет потерю перекрестной энтропии между истинными метками и предсказанными метками.

класс BinaryFocalCrossentropy : Вычисляет фокальную кросс-энтропийную потерю между истинными метками и прогнозами.

класс CategoricalCrossentropy : Вычисляет кроссэнтропийную потерю между метками и прогнозами.

class CategoricalFocalCrossentropy : Вычисляет альфа-сбалансированную фокальную кроссэнтропийную потерю.

class CategoricalHinge : Вычисляет категориальные потери шарнира между

y_true и y_pred .

class CosineSimilarity : Вычисляет косинусное сходство между метками и предсказаниями.

class Hinge : Вычисляет потери в шарнирах между y_true и y_pred .

class Huber : Вычисляет потери Huber между y_true и y_pred .

класс KLDivergence : Вычисляет потерю расхождения Кульбака-Лейблера между y_true и y_pred .

класс LogCosh : вычисляет логарифм гиперболического косинуса ошибки прогноза.

Класс потерь : Базовый класс потерь.

класс MeanAbsoluteError : вычисляет среднее значение абсолютной разницы между метками и прогнозами.

class MeanAbsolutePercentageError : Вычисляет среднюю абсолютную процентную ошибку между y_true и y_pred .

класс MeanSquaredError : вычисляет среднее квадратов ошибок между метками и прогнозами.

class MeanSquaredLogarithmicError : Вычисляет среднеквадратичную логарифмическую ошибку между y_true и y_pred .

class Poisson : Вычисляет потери Пуассона между y_true и y_pred .

класс Сокращение : Типы сокращения убытков.

class SparseCategoricalCrossentropy : Вычисляет кроссэнтропийную потерю между метками и прогнозами.

class SquaredHinge : Вычисляет квадрат потерь шарнира между y_true и y_pred .

Функции

KLD(...) : Вычисляет потерю расхождения Кульбака-Лейблера между y_true и г_пред .

MAE(...) : вычисляет среднюю абсолютную ошибку между метками и прогнозами.

MAPE(...) : вычисляет среднюю абсолютную ошибку в процентах между y_true и y_pred .

MSE(...) : Вычисляет среднеквадратичную ошибку между метками и предсказаниями.

MSLE(...) : Вычисляет среднеквадратичную логарифмическую ошибку между y_true и y_pred .

binary_crossentropy(...) : Вычисляет бинарную кроссэнтропийную потерю.

binary_focal_crossentropy(...) : Вычисляет потери бинарной фокальной кроссэнтропии.

categorical_crossentropy(...) : Вычисляет категориальные потери кроссэнтропии.

categorical_focal_crossentropy(. ..) : Вычисляет категориальные фокальные потери кроссэнтропии.

categorical_hinge(...) : Вычисляет категориальные потери шарнира между y_true и y_pred .

cosine_similarity(...) : Вычисляет косинусное сходство между метками и предсказаниями.

deserialize(...) : Десериализует сериализованный экземпляр класса/функции потерь.

get(...) : Извлекает потерю Keras как экземпляр класса функции /

Loss .

шарнир(...) : Вычисляет потери шарнира между y_true и y_pred .

huber(...) : Вычисляет значение потерь Huber.

kl_divergence(...) : Вычисляет потерю расхождения Кульбака-Лейблера между y_true и y_pred .

kld(...) : Вычисляет потерю расхождения Кульбака-Лейблера между y_true и y_pred .

kullback_leibler_divergence(...) : Вычисляет потерю расхождения Кульбака-Лейблера между y_true

и y_pred .

log_cosh(...) : Логарифм гиперболического косинуса ошибки предсказания.

logcosh(...) : Логарифм гиперболического косинуса ошибки предсказания.

mae(...) : Вычисляет среднюю абсолютную ошибку между метками и предсказаниями.

mape(...) : Вычисляет среднюю абсолютную ошибку в процентах между y_true и y_pred .

mean_absolute_error(...) : Вычисляет среднюю абсолютную ошибку между метками и предсказаниями.

mean_absolute_percentage_error(...) : Вычисляет среднюю абсолютную ошибку в процентах между y_true и y_pred .

mean_squared_error(...) : Вычисляет среднеквадратичную ошибку между метками и предсказаниями.

mean_squared_logarithmic_error(...) : Вычисляет среднеквадратичную логарифмическую ошибку между y_true и y_pred .

mse(. ..) : Вычисляет среднеквадратичную ошибку между метками и предсказаниями.

msle(...) : вычисляет среднеквадратичную логарифмическую ошибку между y_true и y_pred .

poisson(...) : Вычисляет потери Пуассона между y_true и y_pred.

serialize(...) : сериализует функцию потери или экземпляр Loss .

sparse_categorical_crossentropy(...) : Вычисляет разреженные категориальные кроссэнтропийные потери.

squared_hinge(...) : Вычисляет квадрат потери шарнира между y_true и y_pred .

5000+ вакансий Fit Model в США (483 новых)

Перейти к основному содержанию

  • За последние 24 часа (483)

    Прошлая неделя (1355)

    Прошлый месяц (3762)

    В любое время (5250)

  • МиллениумСофт Инк (5)

    Макинтайр Солюшнс, ООО (2)

    Стеллент ИТ (2)

    Инсайт Глобал (1)

    Норхарт (1)

  • 40 000 долларов США+ (508)

    60 000 долларов США+ (423)

    $80 000+ (397)

    100 000 долларов США+ (363)

    $120 000+ (326)

  • Бостон, Массачусетс (41)

    Сан-Антонио, Техас (26)

    Филадельфия, Пенсильвания (17)

    Шантильи, Вирджиния (16)

    Треугольник, Северная Каролина (10)

  • Полный рабочий день (4826)

    Неполный рабочий день (277)

    Контракт (132)

    Временный (18)

    Волонтер (6)

  • Стажировка (232)

    Начальный уровень (2365)

    Ассоциированный (167)

    Средний-старший уровень (1821)

    Директор (89)

  • На месте (4096)

    Гибрид (839)

    Удаленный (282)

Получайте уведомления о новых вакансиях Fit Model в США .

Вам так же может понравиться...

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *