水炊きにオススメの具あげてけ : お料理速報
水炊きにオススメの具あげてけ 2012年12月11日16:00 カテゴリ和食 http://hayabusa.2ch.net/test/read.cgi/news4vip/1355041490/ 「水炊きにオススメの具あげてけ」より 1: 以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします 2012/12/09(日) 17:24:50.31 ID:1WtiVTFo0 本日の晩飯は水炊きするからおすの具教えてくれ 4: 以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします 2012/12/09(日) 17:25:21.49 ID:T2RPMA5Q0 ちくわ、豚バラ、鳥肉、白菜 7: 以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします 2012/12/09(日) 17:26:10.80 ID:1WtiVTFo0 >>4 ちくわいれた事ないわ サンクス 12: 以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします
夕刻の備忘録 「だからこそ」はカルトの思想
風邪を引いて熱がある。 そんな時「こそ」、外で汗をかけ！ 腹具合が悪くて食欲がない。 そんな時「こそ」、刺激物が食欲をそそる。 貯金も使い果たして金がない。 そんな時「こそ」、最後のギャンブルで勝負しろ。 消費が低迷して経済が混乱している。 そんな時「こそ」、増税で大逆転だ。 災害、有事、国難、政治の力が試される今。 そんな時「こそ」、素人の発想が必要だ。 「今こそ」 「こんな時こそ」 「だからこそ」「だからこそ」…… ★ ★ ★ ★ ★ 体力の弱っている時に、激しい運動をしたり、刺激物に頼ったりして、「偶然」治る人もいる。それがまるで奇跡か新療法のように、大袈裟に伝えられるのは、その一方でそれが理由で亡くなった人が「声を挙げられない」からだ。治った人はブログにツイッターに、「あなたにもオススメ」とばかりに書き立てるが、残念ながら「あの世」には未だ如何なる通信
ボケて(bokete)をアプリ化するときに心がけている3つの法則 | Playful Worker
昨日はイベレボさん主催、サイバードさん協賛の、「スマホアプリ成功者Night！」というイベントでお話をさせていただきました。ちょっと恥ずかしいタイトルだったのですが、成功の定義は人それぞれで、それを目指す人が集まる会、という点で非常に面白かったです。 写真は高速で準備にとりかかる芥川さん。 僕はまだ成功への道はこの100倍くらいあると思っているのですが、少しでもスマホ業界を楽しく、そしてユーザーに楽しい生活を届けられる方が増えたら嬉しいなという理念をもとに、3つの法則を共有します。 法則1 アプリはチームでつくる時代 →プロデューサーの役割とは？ 法則2 プロダクトづくりは◯◯と◯◯のあいだ →詳細は資料を。ボケてはAppvisorを使ってユーザーに最適な利用環境を分析しています。 ■キャリアごとのアクセスユーザ比率 Wi-Fi 45.8% softbank 36.2% au 17.8
なぜ、すぐプレゼンの準備に取りかかれないのか－「先送り症候群」6タイプ別病状と処方箋【1】完璧主義タイプ | ニコニコニュース
@yuMU56 うーん @ckbkkk こっちは逆に不安だからできるだけ早く仕事終わらせようとするがこれって原理は逆なのかな？ @dougaanteijo この記事、なんで俺のこと書いてあるの？ プライバシーの侵害だo(｀ω´*)oﾌﾟﾝｽｶﾌﾟﾝｽｶ!! @ikfesjebr ですよね自己満足ですよね @miya_kakenas おー、これ絵にも言えてるようなｗ 面白い @pesot_jp わかる @niconico_gosh 論文や課題等に苦しんでいるみんなに読んでほしい。(❀◕‿◕ฺ)ノ「先送り症候群」6タイプ別病状と処方箋 @kuturogi_niko 強い動機さえあれば自然とできるもんだよ。どうしてもそりの合わないものは捨ててしまっても良いと思う @makomame なんか、すみません・・・ @sfiphergp9fiawj φ(..) @Wai_yakkun これ、俺だ；； @
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画期的なプロジェクト管理手法！ 「プロジェクトマップ」について | ParadiseWare Inc.
みなさんこんにちは、パラダイスウェア株式会社の代表取締役・橋本将功です。 記念すべきブログ第一回は、弊社サービス「マンモスチームワーク」のご紹介をします。 （とりあえず初回なのでビジネスライクで…。） マンモスチームワーク Mammoth TeamWork – プロジェクトとチームをつなぐ新世代ツール https://app.mmth.tw/ 早速自画自賛させていただきますが、このサービスは画期的です！！ 何が画期的かというと、工程管理のために新しく「プロジェクトマップ」という機能を発明しました。 ◯ マンモスチームワークはここが新しい！ これまで、お仕事でプロジェクトを管理するときは「ガントチャート」と呼ばれる工程管理表を使うのがお決まりになっていますが、実はこのガントチャート、誕生したのはもう100年も前なんです。 ヘンリー・ローレンス・ガント（英: Henry Laurence
人気ブロガーの黒歴史小説「架空サークルのつくりかた」ヤツらの青春を転覆せよ！ : つんどく速報（電子書籍の感想・レビュー）
お父様、お母様。Amazonの購入履歴でプレゼントがバレますよ！ サンタクロースはジェフ・ベゾス。キンドる速報レビュー担当☆イマガワです。 さて、本日のキンドる速報のオススメ本！ 架空サークルのつくりかた 著者：電脳くらげ (2012-11-13) 販売元：Amazon.co.jp 大学デビューに失敗し、映画サークルを放逐された「私」は、敗残者のような大学生活を余儀なくされていた。 充実した大学生活をおくる者に対する鬱屈した感情が抑えられなくなった「私」は、友人の伊藤と共に「架空のサークルを作って新入生を釣る」という計画を実行に移すことを決意するが……。 モテない高学歴男子の、モテない高学歴男子による、モテない高学歴男子のための小説。まさにリンカーン大統領もビックリな作品です！ 良質な読み切りマンガのような 短編小説であり、普通の単行本の20%くらいの分量。例えば、月刊アフタヌーンにたまに
【samfree×わかむらP】おでん☆マイライフ【あきこロイドちゃん】
【samfree×わかむらP】おでん☆マイライフ【あきこロイドちゃん】 [音楽・サウンド] 寒い季節に恋しくなる。冬の定番あったか、おでん。そんなおでんをテーマにした2つの楽曲が今年の冬...
【閲覧注意】これホントに実在するの？ってなるような造形の生物画像ください - いたしん！
1：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします[]：2012/12/08(土) 00:28:01.36 ID:7OAHtnzA0 昆虫とか深海魚とか好きです お願いします 2：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします[]：2012/12/08(土) 00:32:54.08 ID:7OAHtnzA0 お願いします 3：俺雑 ◆4jq2Aej3tU []：2012/12/08(土) 00:34:03.43 ID:rOyZF5uw0 VIPで欲しがっていいのはエ口画像と照英または川越シェフの画像だけだと偉い人が言ってた 8：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします[]：2012/12/08(土) 00:47:45.65 ID:DT1hKWBR0 この手のスレではザトウムシが挙がるか 10：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします[]：2012/12/08(
エンジニアにオススメのＴＥＤ！１４本を紹介します｜【Tech総研】
エンジニアにオススメのＴＥＤ！ １４本を紹介します アメリカで年に一度開催される「TED」は知っていますか？ ネットの動画で見たことがありますか？ もし見たことがなければ、ぜひ以下のURLからお試しください。エンジニアにオススメの動画を集めてみました。 「TED」（Technology Entertainment Design）は著名な研究者、技術者、芸術家、政治家、事業家、文化人などが講演を行うカンファレンスです。毎年アメリカで開催されており、その内容は「TEDTalks」により無料で動画配信されています。 TEDには「TED Conference」のほかに、世界中で開催される「TEDGlobal」や東京で開催される「TEDxTokyo」などがあり、その活動は世界規模で広がっています。 TEDの最大の特徴は、講演者と講演内容の充実度です。各分野の第一線で活躍する人たちが、数分から30分程
試すのが難しい―機械学習の常識はMahoutで変わる
ビッグデータ時代―なぜ、いま機械学習なのか Apache Hadoop（以下、Hadoop）の登場で、今まで捨てていたデータ、貯めるだけで処理しきれなかったデータを活用できるようになりました。 活用手段として最近とみに注目されている技術が「機械学習」であり、Hadoopの強みを生かし簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを動かしてみることで、機械学習の常識を身に付けます。 そもそも、機械学習とは？ 機械学習とは、一定のデータをコンピュータ・プログラムに「学習」させ（すなわち、そのデータに潜むパターンや規則性を表す「モデル」を自動的に構築させ）、他のデータにそのモデルを適用すれば、あたかも人間のように複雑で柔軟な判断が行えるようにするという試みです。 機械学習をビジネスに活用した例は、レコメンド（ユーザーや商品
入門 機械学習
目次 訳者まえがき はじめに 1章 Rを利用する 1.1 機械学習のためのR 1.1.1 Rのダウンロードとインストール 1.1.2 IDEとテキストエディタ 1.1.3 Rパッケージの読み込みとインストール 1.1.4 機械学習のためのRの基礎知識 1.1.5 Rに関する情報 2章 データの調査 2.1 探索と確証 2.2 データとは何か？ 2.3 データ内の列の型を推論する 2.4 意味推論 2.5 数値による要約 2.6 平均値、中央値、最頻値 2.7 分位数 2.8 標準偏差と分散 2.9 探索的データの可視化 2.10 複数の列の関係の可視化 3章 分類：スパムフィルタ 3.1 白か黒か？二値分類 3.2 やさしい条件付き確率入門 3.3 初めてのベイズスパム分類器を書く 3.3.1 分類器を定義し、非スパム（難）でテストする 3.3.2 分類器をすべての種類の電子メールに対し
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東京新聞:石原氏 自民と協力し改憲 拉致問題「戦争する、で解決」:政治(TOKYO Web)