国産小麦でも注目度が高いキタノカオリを使用したミニ食パン。 ほんのり黄色みがかったクラムになるのが特徴です。牛乳やバターを入れてリッチに仕上げました。 シンプルながら粉の旨味とほんのりした甘さが止まらない食パンです。
![キタノカオリで作るミニ食パン | TOMIZ 富澤商店](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/547aea9851ddac927432adff6cba420730c9a10f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd3d7exujemgi7m.cloudfront.net%2Fupload%2Frecipe%2F2017%2F09%2F59ba3c9202a71.jpg)
yum install epel-release yum install python34 python34-pip pip3 install pika #!/usr/bin/env python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='hello') channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!') print(" [x] Sent 'Hello World!'") connection.close() #!/usr/bi
転移学習として訓練済みモデルは非常に有用ですが、たまに途中にDropoutを入れたい、BatchNormを入れたいなど困ったことがおきます。今回はVGG16にBatchNormを入れる、MobileNetにDropoutを入れるを試してみます。 VGG16にBatchNormalizationを入れる 理論と実装上の注意 転移学習としてよく使われるVGG16ですが、実は古臭いモデルでBatchNormalizationが入っていません1。現在の分類問題において、よほどの理由がなければBatchNormalizationは入れるべきなので入れてみましょう2。 VGG16では、「Conv→Conv→Conv→Pool」のように並んでいますが、Conv→Convを「Conv→BatchNorm→ReLU→Conv→…」と置き換えます。また元のConvにはReLUの活性化関数がついているので、Co
Jekyll とか Hugo とかで AsciiDoc や Markdown を書くとき,ファイルの先頭に YAML (たまに TOML) を入れることがあります. フロントマター (front matter) と呼ばれるやつです. このフロントマターが入った AsciiDoc を VS Code で扱うのにいろいろ設定をしたので,ここにメモしておきます. ちなみに,設定がうまくいったときのスクリーンショットはこんな感じです. AsciiDoc プラグインのインストール まずは AsciiDoc 用のプラグインをインストールします. AsciiDoc - João Pinto https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=joaompinto.asciidoctor-vscode Ctrl+P を押して次のコマンドを叩けば,インスト
良い点タイマーをセットして放置すればいいので楽菌と肉の火の通しについて詳しくなったローストビーフと温泉卵が美味しいアプリと連動していて、タイマーやレシピをiPhoneから確認できるお肉を柔らかく食べることができる悪い点(注意点)低温調理の衛生面について自分が責任を負う必要があり、調べるのに少し手間がかかるこの悪い点というのは、Anovaが悪いのではなく低温調理全般において注意すべき点です。低温調理は、肉を柔らかくするために、アクチンというタンパク質が変性し始める温度(65.5度)よりも低い温度で長時間調理します。その温度は、食中毒・寄生虫を防止するための基準温度より低いことが多いです。ですので、食材ごとに菌のリスクや適正とされる調理温度を把握する必要があります。 ネットにあるレシピを参考にする場合は、いくつかのレシピを横断して判断した方が良いです。どの温度で、どれくらいの時間を加熱すればよ
自分の誕生日プレゼントに ANOVA を購入 The Anova Precision Cooker from Anova Culinary はフランス製の低温調理器具です。分散分析 (analysis of variance) とは関係がありません。 低温調理法は、Cooking for Geeks ―料理の科学と実践レシピ においても真空調理法という名前で紹介されています。真空云々は食材をジップロックなどになるべく真空に近い形で密封して水槽に沈めることが由来の呼び名ですが真空であることはさほど重要ではなく、一定の低温でゆっくり均一に火を通すことがポイントです。 低温調理でジューシーな柔らかい肉料理を追求できる ざっくり述べるとタンパク質には「ミオシン」と「アクチン」が含まれていて、「ミオシン」を熱で変性させると食感がよくなり、「アクチン」が熱で変性してしまうと水分が排出されてジューシーさ
こんにちは。shunk031です。NIPS改めNeurIPSが開催されてるということは12月ですね。この記事は Chainer/CuPy Advent Calendar 2018 12日目の記事です。 昨今はGoogleの本格的な医療分野への進出*1もあってか、医療xAIの分野に盛り上がりを感じます。 医療の現場では医師が目視で大量の診断画像を確認することが非常に多いです。 そこで今回は大量の診断画像から簡易的に病変部位を検出すべく、ChainerCVを用いた皮膚障害検出システムを構築していきたいと思います。 以降に皮膚障害画像等が含まれますので、苦手な方は 閲覧に注意して いただければ幸いです。 はじめに 皮膚障害について 使用するデータセット 皮膚障害検出データセットの作成 バウンディングボックスの生成 VOCフォーマットのXMLファイルの生成 モデルのトレーニング ChainerCV
株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN)は、日本メディカルAI学会公認資格(以下、メディカルAI専門コース)のオンライン講義資料を作成し、無料で一般公開しました。 一般社団法人日本メディカルAI学会は、医療および人工知能に関する技術およびその応用の研究を行うための場として2018年に設立されました。現在、PFNの岡野原大輔およびPreferred Networks America, Inc. の大田信行が理事を務めています。 メディカルAI学会では当該分野の研究を発展させ、国際競争力を高めることを目的にメディカルAI専門コースを開設しました。このコースは、機械学習の基礎から応用について学ぶオンライン講義、医学の専門知識を学ぶオフライン講義、および小テストで構成され、医療で人工知能技術を使う際に最低
Amazon Web Services ブログ 新発表 – Amazon FSx for Lustre ペタバイト(PiB – 1,125,899,906,842,624 バイト)は驚異的なデータ量であり、ヒトの脳の記憶容量見積もりの半分近くに相当するほどです。データレイクや、HPC(High performance Computing)、EDA(Electronic Design Automation) といったアプリケーションは伝統的にこのようなスケールに対応する必要があり、更に近年では機械学習やメディア処理といったデータインテンシブなアプリケーションも加わっています。 本日(2018年11月28日)私達は、このような今まで夢見ていたような需要に答えるため、Amazon FSx for Lustreをローンチいたしました。Amazon FSx for Lustreは、著名かつ成熟したオ
ミクシィでの仕事も気づいたら8年目を迎えていました。キャンプとクラフトビールが大好きです。普段はSREをやっている清水と申します。本記事は、ミクシィグループ Advent Calendar 2018 23日目の記事です。 私は、2018年2月から「家族アルバム みてね」というサービスでSREを担当しています。それまでは、約3年ほど「モンスターストライク」のSREを担当していましたが、みてねのSREに変わったことで本当に大きな変化がありました。SREというロール自体は変わりませんが、サービスの性質、規模、組織、インフラ、アーキテクチャ、トラフィックのパターンなどにおいて大きな違いがありました。それぞれの特性を理解、把握し、日々多くの課題解決に取り組んでいます。 9月のMeetupでは「みてねSREチームの取り組み」と、約半年間みてねのSREとしてやってきたことを発表しました。また、10月のA
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