Cara menanam kebun dapur yang sempurna di tempat kecil
Kami dapat memperoleh komisi dari tautan di halaman ini.
Realitas taman rumah adalah Anda memiliki sangat sedikit tempat untuk disukai. Bagi banyak orang, apa pun yang mereka miliki adalah tempat tidur 4×8 kaki. Meskipun sepertinya tidak banyak ruang, Anda dapat menyesuaikan seluruh tanaman 32 kaki persegi. Dengan tempat kecil, Anda hanya perlu menemukan cara baru dan inovatif untuk mendapatkan lebih banyak variasi di tempat tidur Anda. Kami menyebutnya “Cramsscaped” di sekitar tempat saya tinggal.
Manfaatkan waktu tanaman dan pola pertumbuhan
Di sana setiap sayuran dan buah disarankan untuk spaceting (misalnya, tomat harus 18 inci jauhnya) dan di dunia yang ideal Anda ingin sepenuhnya menyesuaikannya. Namun, Anda dapat menanam lebih dekat jika diperlukan, meskipun tanaman Anda mungkin tidak seolah -olah mereka memiliki lebih banyak ruang untuk meningkatkan seluruh kemungkinan mereka.
Kacang kohnabi tumbuh di bagian bawah, yang trailerer.
Kredit: Amanda Blaum
Untuk mendapatkan manfaat maksimal dari ruang terbatas, manfaatkan tanah di atas dan di bawah tanah. Misalnya, lobak dan wortel sebagian besar berada di bawah tanah, sementara tomat berada di tanah. Jadi, mereka hebat untuk tumbuh bersebelahan. Tingkatkan ketukan bersama dengan kacang polong dan labu besar dengan kacang panjat.
Juga pertimbangkan bahwa tanaman matang pada tingkat yang berbeda. Selada akan tumbuh lebih cepat, dan hanya dalam beberapa minggu, tanaman akan siap untuk dipanen, sementara terong berlangsung sepanjang musim panas. Jika Anda berdua menanamnya pada saat yang sama pada saat yang sama Anda akan mengumpulkan selada tepat waktu untuk membebaskan tempat untuk menyebarkan terong Anda.
Trailizing sangat penting
Membantu tumbuh lebih besar untuk menangkal tanaman menggunakan jalur dengan menciptakan ruang horizontal
Kredit: Amanda Blaum
Ketika Anda tidak memiliki ruang horizontal seperti itu, Anda perlu memanfaatkan ruang vertikal. Anda perlu menjaga agar pohon tidak menyebar ke tanah dan cara utama untuk melakukan ini adalah dengan melatih mereka. Pilih tomat yang tidak ditentukan (seperti lebih banyak Vinele) daripada yang diresepkan (atau tomat “semak”) sehingga mereka tumbuh ke atas bahkan setelah dipangkas. Kemudian rapikan semuanya kecuali beberapa tunas dan latih mereka dalam jejak panjang. Gunakan obelisk atau mesh untuk menyediakan struktur untuk memanjat kacang, kacang polong atau sapi. Ayello Squash dan Jochenio dapat dilatih untuk tumbuh ke atas di sepanjang jalan setapak seperti Labu dan Semangka.
Ingat, barang -barang yang terkandung di jalan setapak harus dalam jangkauan: Jika Anda menerapkan jejak kacang hijau di pusat mati tempat tidur Anda, Anda tidak akan dapat mencapai kacang -kacangan itu tanpa mengambil tindakan pada tanaman lain. Jadi untuk mengakses tanaman trailerisasi harus terletak di dekat tepi tempat tidur. Sudut dan tepi adalah yang paling bermakna. Untuk jalur rendah seperti squash, Anda dapat membuatnya dekat di tengah, tetapi Anda dapat menguji jangkauan Anda sebelum menyelesaikan penanaman.
Mulailah dengan tanaman terbesar
Mulailah dengan tempat tidur 4×8 yang kosong (saya meninggalkan lubang hidung tahun lalu)))
Kredit: Amanda Blaum
Buat sketsa kisi -kisi untuk tempat tidur Anda, mulailah dengan daftar hal -hal yang ingin Anda tanam. Letakkan di pabrik terbesar terlebih dahulu: dalam hal ini, tomat. Karena mereka akan menjadi yang terpanjang, letakkan di sudut atau dekat tepi tempat tidur, sehingga mereka tidak teduh. Sekarang pertimbangkan sesuatu yang dibutuhkan untuk jalan setapak yang luas seperti kacang polong dan mentimun atau kacang. Mereka harus hidup di tepi tempat tidur, tetapi tinggalkan tempat di kedua sisi jalan setapak sehingga Anda dapat mencapai yang lain. Jalur ini bagus di tepi tempat tidur yang pendek, sehingga mereka tidak mencegah Anda masuk sekarang sekarang, mulai pekerjaan Anda di bawah daftar tanaman dalam bentuk pendaratan. Saya meletakkan terong dan merica, yang membutuhkan jejak di kedua sisi. Untuk pusat, yang sulit dijangkau, saya telah memilih tanaman yang tidak memerlukan dukungan dan tidak akan terlalu lama, tetapi bahkan lebih besar: Cal, Chard dan Onion.
Yang tersisa untuk direncanakan hanyalah tanaman pendek yang akan tumbuh dengan cepat seperti selada, lobak, bit dan wortel. Selada adalah buffer hebat di tanaman Crusiferus seperti terong dan nilai dan kulit hitam, sehingga Anda dapat menambahkan kepala selada yang berbeda. Saya masih tidak khawatir tentang sayuran akar.
Menurut Anda, bagaimana sejauh ini?
Saya kemudian menambahkan beberapa bunga bermanfaat di ateis, sekutu dan marigold, terutama di tepi tempat tidur. Bunga -bunga ini akan menjebak kutu daun, menjaga hama di teluk dan menambah warna. Selanjutnya, saya berbaring di semak -semak seperti Tulsi, Deal, Persley dan Silentro. Selain menjadi hebat di dapur, mereka membantu mengendalikan semua hama. Rempah -rempah ini dapat ditaburkan di seluruh tempat tidur tetapi bekerja paling baik di sebelah Tulsi dan menangani nightshed.
Sekarang, di sisa tempat, saya mengikat dengan sayuran asli: wortel baris, lingkaran inti dan blok bit.
Tempat pertama anakan yang mapan, lalu benih
Sketsa taman yang sudah jadi.
Kredit: Amanda Blaum
Bekerja dari dalam ketika datang ke penanaman. Mulailah dengan tanaman di pusat tempat tidur yang mati dan bekerja di luar dengan anakan di tanah. Setelah start Anda ditanam, kembali dan menabur hal -hal seperti sektor kerja, kocok dan root oleh sektor ini. Ini memungkinkan Anda untuk melihat apa yang telah Anda lakukan, jadi Anda tidak secara tidak sengaja memantau wilayah yang telah Anda kerjakan.
Berikan semuanya dengan baik dan kemudian perhatikan. Putar pohon segera setelah dipangkas. Karena tanaman harus dipotong, ganti atau memungkinkan tanaman yang lebih besar untuk menyebarkan area tersebut. Jaga agar tempat tidur Anda tetap lembab, tetapi tidak basah, berikan air ke akar – dan gunakan pupuk ikan setiap minggu, tambahkan ke air Anda.
Selama musim, beberapa tanaman dapat melakukan lebih baik daripada yang lain dan Anda mungkin perlu menggantinya. Karena interval yang ketat, terong tidak bisa mendapatkan cukup matahari atau membiarkan selada menjadi terlalu banyak. Anda akan belajar musim itu di mana setiap tanaman dapat berhasil dan Anda harus memetakannya untuk tahun depan. Kesempatan lain untuk belajar tentang halaman, profil matahari, dan tanah Anda di setiap musim dan kebun sayur Anda setiap musim – tidak peduli seberapa kecil – itu akan lebih baik.
Hiburan
Bagaimana Cody “Beef” Franke meninggal? Pembaruan tentang kematiannya yang “tak terduga”: kehidupan di Hollywood
Influencer golf favorit penggemar Barstool Sports Cody “Daging Sapi” Franke meninggal pada usia 31 awal bulan ini, podcast “Fore Play” mengumumkan. Pendiri Kursi Bar, Dave Portnoyberduka atas kematian Franke bersama rekan-rekannya dengan men-tweet penghormatan emosional kepada tokoh media sosial “tips” golf.
Hari itu, Portnoy mentweet: “Barstool kehilangan anggota keluarga kami akhir pekan ini. Hanya berita tragis. Anda tidak akan pernah menemukan orang yang lebih baik hati, lebih tulus daripada Beef. Bahkan sulit untuk memprosesnya saat ini. Hanya pengingat kejam bahwa hari esok tidak pernah dijanjikan dan untuk menjalani setiap hari sepenuhnya. #Ripbeef”
Akun Instagram PGA Tour memberikan komentar belasungkawa di bawah postingan podcast “Fore Play”, memuji Franke sebagai “anggota komunitas golf yang luar biasa.”
“Kami sangat terpukul mengumumkan bahwa teman baik dan kolega terkasih kami di Barstool Sports, Cody ‘Beef’ Franke, meninggal dunia karena masalah medis mendadak pada akhir pekan,” komentar mereka berbunyi.
Di bawah ini, dapatkan kabar terkini tentang kematian Franke dan cari tahu apa yang kami ketahui sejauh ini.
Apa yang terjadi dengan Cody “Daging Sapi” Franke?
Masih belum jelas apa yang sebenarnya terjadi pada Franke di hari-hari terakhirnya. Rekannya Dan “Si Kucing Besar” Katz mengungkapkan bahwa dia berada di sebuah pesta pernikahan di Republik Dominika pada akhir pekan dia meninggal, menurut Independen.
“Sungguh, sungguh, sangat menyedihkan. Sungguh tragis,” kata Katz, sambil menambahkan, “Ini sangat menyedihkan. Saya tidak tahu harus berkata apa lagi.”
Franke telah memposting video “tips golf” terakhirnya di Instagram hanya lima hari sebelum kematiannya diumumkan.
Apa penyebab kematian Cody “Beef” Franke?
Pada saat publikasi, penyebab resmi kematian Franke tidak diungkapkan. Namun, menurut podcast “Fore Play”, dia meninggal karena “masalah medis mendadak”, meskipun “masalah” tersebut tidak disebutkan secara spesifik.
“Kami sangat terpukul untuk mengumumkan bahwa sahabat dan kolega terkasih kami di Barstool Sports, Cody “Beef” Franke, meninggal dunia karena masalah medis mendadak pada akhir pekan,” demikian bunyi pernyataan dari podcast “Fore Play”, menurut akun Instagram-nya.
Bagaimana kesehatan Cody “Beef” Franke?
Franke tidak mengungkapkan masalah kesehatan apa pun sebelum kematiannya.
Kerangka kerja baru yang dikembangkan oleh para peneliti di Google Cloud dan DeepMind bertujuan untuk mengatasi salah satu tantangan utama dalam mengembangkan Agen Penggunaan Komputer (CUA): mengumpulkan contoh pelatihan berkualitas tinggi dalam skala besar.
Bingkai, di-dubbing Perhatikan dan pelajari (W&L), mengatasi masalah pembuatan data pelatihan dengan cara yang tidak memerlukan anotasi manusia dan dapat secara otomatis mengekstrak demo dari video mentah.
Eksperimen mereka menunjukkan bahwa data yang dihasilkan oleh W&L dapat digunakan untuk melatih atau menyempurnakan penggunaan komputer dan model dasar yang ada guna meningkatkan kinerja mereka dalam tugas-tugas penggunaan komputer. Namun yang sama pentingnya, pendekatan yang sama dapat digunakan dalam konstruksi Belajar dalam konteks (ICL) merupakan contoh agen pengguna komputer, yang memungkinkan perusahaan membuat CUA untuk tugas internal yang disesuaikan tanpa memerlukan pelatihan model khusus yang mahal.
Kemacetan data CUA
Web kaya dengan tutorial video dan screencast yang menggambarkan alur kerja kompleks untuk menggunakan aplikasi. Video-video ini adalah tambang emas yang bisa didapat Agen penggunaan komputer Dengan pengetahuan domain dan instruksi untuk menyelesaikan berbagai tugas melalui interaksi antarmuka pengguna.
Namun, sebelum dapat digunakan untuk melatih agen CUA, video ini harus diubah menjadi saluran beranotasi (yaitu, serangkaian deskripsi tugas, tangkapan layar, dan tindakan), yang merupakan proses yang mahal dan memakan waktu jika dilakukan secara manual.
Pendekatan yang ada untuk mengatasi hambatan data ini bergantung pada anotasi video ini melalui penggunaan model bahasa multimodal, yang biasanya menghasilkan akurasi rendah dan contoh yang salah. Pendekatan yang berbeda menggunakan agen otonom yang mengeksplorasi antarmuka pengguna secara mandiri untuk mengumpulkan jalur. Namun, teknik yang menggunakan pendekatan ini biasanya menghasilkan contoh sederhana yang tidak berguna dalam situasi dunia nyata yang tidak dapat diprediksi.
Seperti yang dicatat oleh para peneliti dalam makalah mereka, “Secara umum, pendekatan ini mengandalkan heuristik rapuh, mahal karena mengandalkan eksplorasi di lingkungan nyata, atau menghasilkan demonstrasi dengan kompleksitas rendah yang tidak sesuai dengan niat manusia.”
Perhatikan dan pelajari
Kerangka kerja Watch and Learn berupaya untuk mengatasi tantangan dalam menciptakan demonstrasi CUA dengan memikirkan kembali rumusan masalah.
Alih-alih menghasilkan lintasan secara langsung atau mengandalkan jaringan pipa multi-tahap yang kompleks, para peneliti membingkai masalahnya sebagai “tujuan dinamis terbalik”: dengan dua pengamatan berturut-turut, memprediksi tindakan perantara yang mengarah pada transformasi.
Menurut para peneliti, formulasi ini “lebih mudah dipelajari, menghindari heuristik buatan tangan, dan dapat digeneralisasi dengan kuat di seluruh aplikasi.”
Kerangka kerja W&L dapat dibagi menjadi tiga fase utama: pelatihan model dinamika terbalik (IDM), pengambilan video mentah, dan pelatihan agen CUA.
Pada fase pertama, para peneliti menggunakan agen untuk berinteraksi dengan halaman web langsung untuk membuat 500.000 transisi (dua pengamatan berturut-turut dan tindakan yang mengarah pada transisi). Mereka kemudian menggunakan data ini (bersama dengan 132.000 transisi yang dianotasi manusia dari kumpulan data terbuka yang ada) untuk melatih model dinamis terbalik (IDM) yang melakukan dua pengamatan berturut-turut dan memprediksi tindakan transisi. IDM yang dilatih, sebuah model transformator kecil, mengungguli model dasar yang tersedia dalam memprediksi tindakan transformasi.
Selanjutnya, para peneliti merancang saluran yang mengambil video dari platform seperti YouTube dan menjalankannya melalui IDM untuk membuat trek berkualitas tinggi. IDM mengambil frame video berturut-turut dan mengidentifikasi tindakan (menggulir, mengklik) yang menyebabkan perubahan pada lingkungan, yang kemudian dikompilasi ke dalam jalur beranotasi. Dengan menggunakan metode ini, mereka menghasilkan 53.125 jalur dengan label kerja yang sangat akurat.
Contoh-contoh ini dapat digunakan untuk melatih model penggunaan komputer yang efektif untuk tugas-tugas tertentu. Namun para peneliti juga menemukan bahwa jalur yang diekstraksi melalui IDM dapat berfungsi sebagai contoh pembelajaran kontekstual untuk meningkatkan kinerja CUA pada tugas yang diberikan pada waktu inferensi. Untuk ICL, mereka menggunakan Gemini 2.5 Flash untuk menambahkan anotasi tambahan ke contoh pemantauan/tindakan di jalur, yang kemudian dapat dimasukkan ke dalam prompt agen CUA (biasanya 3-5 contoh) selama inferensi.
“Peran ganda ini (pelatihan dan pembinaan dalam konteks) memungkinkan integrasi yang fleksibel dengan model sumber terbuka dan agen tujuan umum,” tulis para peneliti.
W&L beraksi
Untuk menguji kegunaan W&L, para peneliti melakukan serangkaian percobaan menggunakan model web sumber tertutup dan terbuka Standar OSWorldyang mengevaluasi agen di lingkungan desktop dan sistem operasi nyata dalam berbagai tugas, termasuk produktivitas, pemrograman, dan desain.
Untuk menyempurnakannya, mereka menggunakan koleksi 53.000 lintasan untuk melatih dua model sumber terbuka: UI-TARS-1.5, model bahasa gerak dan visi sumber terbuka yang kuat yang dirancang khusus untuk penggunaan komputer, dan Ratu 2.5-VLLLM Multimodal Tertimbang Terbuka.
Untuk pengujian pembelajaran kontekstual, mereka menerapkan contoh W&L pada model multimedia tujuan umum seperti Gemini 2.5 Flash, OpenAI o3, dan Claude Sonnet 4.
W&L menghasilkan peningkatan dibandingkan OSWorld di semua kategori model, termasuk hingga 3 poin untuk ICL dalam model tujuan umum dan hingga 11 poin untuk model sumber terbuka yang disempurnakan.
Yang penting, manfaat ini dicapai tanpa anotasi manual apa pun, “menunjukkan bahwa alur kerja manusia dalam skala web dapat berfungsi sebagai landasan praktis dan terukur untuk mengembangkan CUA menuju penerapan di dunia nyata,” tulis para peneliti.
Hal ini dapat mempunyai implikasi penting bagi penerapan di dunia nyata, memungkinkan organisasi mengubah koleksi video dan rekaman konferensi yang ada menjadi data pelatihan untuk CUA. Ini juga mempermudah pembuatan jalur pelatihan baru. Yang harus Anda lakukan adalah merekam video melakukan berbagai tugas dan membubuhi keterangan dengan IDM. Ketika model-model terkemuka terus ditingkatkan dan menjadi lebih murah, Anda dapat berharap untuk mendapatkan lebih banyak manfaat dari data yang ada dan bidang ini akan terus berkembang.
Berita8 tahun agoThese ’90s fashion trends are making a comeback in 2017
- Berita8 tahun ago
The final 6 ‘Game of Thrones’ episodes might feel like a full season
- Berita8 tahun ago
According to Dior Couture, this taboo fashion accessory is back
- Berita8 tahun ago
Uber and Lyft are finally available in all of New York State
- Berita8 tahun ago
The old and New Edition cast comes together to perform
Bisnis9 bulan agoMeta Sensoren Disensi Internal atas Ban Trump Mark Zuckerberg
- Berita8 tahun ago
Phillies’ Aaron Altherr makes mind-boggling barehanded play
- Berita8 tahun ago
New Season 8 Walking Dead trailer flashes forward in time
