男の鉄フライパン板厚4.5ミリもの鉄フライパン
「分厚いハンバーグにはロマンがいっぱい」 もし「そういうのを焼きたいんだ」と言う方でしたら、このフライパンをお勧めしたいと思っています。 それはと言うと、この板厚。 重さにすれば約3kgもある超弩級クラス。 フライパンとしては異常です。 でも、この異常な程の厚みが、このフライパンならではの特別な「焼き」を楽しませてくれます。 では、「なんでこの板厚なのか」それについてお話したいと思います。 でも、意外に難しい ハンバーグも美味しいですが、それ以上に旨いのが分厚ハンバーグです。あえて言葉にする事でもありませんが、では、なんで旨いのか。 それは「食てる！」って言う充実感と肉汁でしょう。 ナイフを入れた瞬間「ダラ～」と流れ出てくる感じは、「そうそう、こうでなくちゃ」とうなずけます。 だから絶対美味しいのを焼きたいと思うのですが、でも、実際焼いてみるとその厚みのため、中まで熱が通っていなかったり、
現代の日本で「海賊」にはどうやったらなれるの？軍事専門家に聞いてきた | オモコロ
こんにちは。海賊王です。略奪、してますか？ 突然ですが皆さんは『ウォーシップサーガ』というゲームアプリをご存知でしょうか。 ウォーシップサーガは実在する200もの戦艦を忠実に再現し、それらを元に艦隊を作って海戦をしまくるゲームです。 そのウォーシップサーガのPRを担当する事になったのですが、 現代において「海戦」で勝ちまくって海の覇者、つまりは海賊王になるにはどうしたら良いのでしょうか。 流石に現代においては戦艦同士が大砲でボンボン撃ち合ったり、 ゴム人間が人をぶん殴ったりして戦ったりするわけではないと思うので、本日は現代の海戦に詳しい専門家の方を呼んでお話をお伺いする事にしました。 じゃん！ 2016年8月に「安全保障入門」（星海社）という新書も発表された、軍事ブロガーの石動竜仁（いするぎたつひと）さんです！ ※ご本人顔出しNGのため、Twitterで使用されているアイコンを使用させてい
Deep Learning実習
AlexNet [A Krizhevsky, 2012] このページはDeep Learningモデルを使って画像認識をする方法を一通り学ぶ初心者向け実習教材として作られました。 ここではPython環境でCaffeフレームワークを利用して画像認識モデルを学習、評価する方法を学ぶことができます。 準備 0. Docker+Jupyter環境の構築 1. Pythonと数値計算 1a. Pythonと数値計算 練習問題解答 画像認識 2. Caffeを使った画像分類 3. 手書き文字認識モデルの学習 4. 学習済みのネットワークをマルハナバチ分類にファインチューニング その他 5. Caffeの動作環境に関して 参考 スライド資料 Caffe deep learning framework Stanford CS231n: Convolutional Neural Networks for
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