オリンピック女子ロードレースで2位だったオランダ選手を解説する
7月25日の13時から行われた東京オリンピック 女子ロードレースで起こった奇跡について書いた前回の記事(https://anond.hatelabo.jp/20210727115101)が思いがけず多くの人に読んでいただけたようなので、その時に2位となったオランダ選手についても解説してみました。 そう、前にいたキーゼンホファー選手を見落として自分が1位だと思ったまま、2位でゴールしてしまった彼女の物語です。 (前の記事を読まれているのを前提で書いてます) 彼女はどんな人なのか名前はアネミーク・ファンフルーテン、1982年生まれの38歳です。 38歳という年齢は選手として決して若いとは言えませんが、現在でもスペインのプロチーム「モビスター」に所属し、エースを務めています。 「エース」というのはそのチームで1番の実力者であり、チーム全員が力を合わせて1位を取らせる人です。 他の選手は「アシスト
水の中から山の中まで！ いつでも履いていたい水陸両用ショーツ 2021夏版 | mark
水辺のアクティビティ向けに作られた「水陸両用ショーツ」。その機能性、快適性からフィールドの枠を超え、今ではランニングや登山にも着用されるようになりました。このような機能的なウェアにはメーカーの個性が表れることがしばしば。そこで、今回は各メーカー担当者にショーツのおすすめの使い方やシチュエーションを教えてもらいました。 水陸両用ショーツの特徴 水陸両用ショーツといえばPatagoniaのバギーズショーツが有名ですが、その実用性の高さから各メーカーが注目し、今では各社独自のショーツを展開しています。 水陸両用ショーツの主な特徴は、耐久性があり撥水速乾素材・軽量素材を使用、足捌きを意識した動きを妨げないデザインなどです。 また、大きめのサイドポケットはメッシュ素材で水や砂が抜けるように工夫されてる点も、アウトドアで使用することを前提に作られているショーツならでは。メンズ用はインナーがついているこ
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平原綾香さんの「 Jupiter 」が、世界で一番嫌い
私は平原綾香さんの「 Jupiter 」という曲が、世界で一番嫌いな曲だ。 この曲だけは生み出されたこと自体が罪だと思っている。 なんでかというと、平原綾香さんが歌詞をつけたせいで、ホルストの名曲が「 Jupiter 」になってしまうからだ。 この曲が発売された当時、私は小学生で、やたらと流行していたのを記憶している。音楽番組でもよく歌われており、持て囃されていた。 歌唱力が高く壮大でお行儀が良い歌詞だったからなのか、教師たちもこの曲を気に入っていたと思う。学校でも聴く機会が多く、歌詞をプリントした紙を配布された記憶もある。 「 Jupiter 」は好きでも嫌いでもなかったが、「 Jupiter 」という曲は私の身近にあった。 それが原因で、私はあの旋律が流れると、必ず平原綾香さんの声が脳内で再生されるようになってしまった。 よって、どんなときでも「エ～ブリデ～」と歌詞が流れだしてしまう。
転職したばかりのエンジニアが活躍するためにやったこと - freee Developers Hub
こんにちは、2021年4月に40代で中途入社を果たしたエンジニアの okoshi です。 freeeでの働き方について興味のある方は是非ご一読ください。 中途で入社してはや4ヶ月経とうとしています。時間がたつのは早いものです。 とはいえ、まだまだ業務への慣れは感じないし、毎日のように業務の進め方や考え方に発見があります。 これまで何度か転職の経験があるのですが、転職した直後は毎回意識していることがあります。 それは“どうやったらすばやく活躍できるようになるのか”ということです。 これからfreeeに転職したいと思っている方、あるいはすでに就職することが決まっている方は是非参考にしていただきたいと思っています。 今回の転職は入社前からどうやって活躍するかをいつもより強く意識した転職になりました。 というのもこれまでの転職ではうまくいったこともあればそうでなかったこともあって、どのようなことが
パワークエリの便利機能TOP10 【 Top10 Powerful Commands and Tips in Power Query 】【Excel Power BI】
Excelでのデータ取得・加工を格段に効率化する機能：パワークエリ（Power Query）。 その中でも、特に便利な機能をランキング形式で解説します。 千葉悠市 #Excel #Tips #便利 #スキルアップ #動画解説 #パワークエリ #powerquery ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ■ 動画の目次 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ [ 00:00 ] はじめに [ 00:50 ] 第10位：日付型データへの変換 [ 05:55 ] 第9位：日付の変換 [ 08:03 ] 第8位：フィル [ 11:13 ] 第7位：重複の削除 [ 18:29 ] 第6位：丸め [ 23:01 ] 第5位：区切り記号による分割 [ 29:23 ] 第4位：例からの列 [ 35:51 ] 第3位：クエリのマージ [ 41:22 ] 第2位：フォルダからファイ
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