白山「兆徳」はチャーハン好きの聖地！玉子とネギだけの炒飯なのに国宝級のうまさ！ - ぐるなび みんなのごはん
こんにちは！チャーハンが大好きすぎるライターの佐藤樹里と申します。 チャーハン好きが高じて、以前にはこんな記事も書きました。ほんっと、チャーハンって奥深いですよね。 もはや国民食といっても過言でないくらいみんなが大好きな食べ物の一つであるチャーハン。 誰しも一度は食べたことあると思いますが、あなたは究極のチャーハンを食べたことがありますか？ 今回は、世の中に数あるチャーハンの中で、これぞ究極のチャーハンだ！と筆者が驚愕したチャーハンをご紹介します。 究極たるゆえんは、そのシンプルさ。材料はご飯、玉子、ネギとたったの3つにもかかわらず、とにかくめちゃくちゃ美味しいのです……！ 「こんな美味しいもの、どうやって作ってるの？」という秘密を探るべく、厨房にもお邪魔してきました！ シンプルな玉子チャーハンの美しさと旨さに感動 はい！ということで、さっそく白山の「兆徳」にやってまいりました！南北線の本
RIBAYON ATTACK (リバヨンアタック)OVOL日本橋ビル
大山どりのよだれ鶏 850円(税込) 香りを引き立てた自家製辣油、黒酢をベースに丸鶏をしっとりと仕上げた、料理長オススメの一皿！
Webサイトマップをビジュアル化して見積もりを計算できる・「Octopus.do」 - かちびと.net
Octopus.doはWebサイトのサイトマップをビジュアル化して見積もりを計算、シェアできる見積もり計算アプリです。 ページごとに作成する項目を書き、工数を設定すると自動で計算してくれる、というもの。単位は時間となっており、通貨は円にも対応しています。なかなかユニークで便利なツールでした。 というわけで使用感です。 ざっくり使い方 概ね直感で使えると思います。作成予定のコンテンツや作業内容をページ毎に書き、かかる時間を設定します。（※右に0hとあるのは「Oh」ではなくて「0h(0時間)」です。） 各ページに工数を設定したら右上の$マークのボタンをクリックします。メニューが開くのでCurrencyをJapanese YENに設定し、税（TAX）を日本の消費税率の数値に設定します。これで自動計算してくれるようになります。また、別途かかる費用がある場合は項目を追加できるようになっています。 作
「Compass」、基礎から応用まで！ | 株式会社LIG
こんにちは、デザイナーの王です。 今回の記事ではCompass使いになるための必要最小限の知識から応用まで、体系的にひと通り紹介していきます。 全くの初心者でも問題ありません！ はじめに結論を言うと、CompassでCSSを書くと 早い！ 見やすい！ メンテしやすい！ コード量がぐっと減る！ 一度使い出したら最後、もう元には戻れない！ 一体どこまで便利なのかずらずら書くよりも、百聞は一見にしかず！ 簡単なプロジェクトを通して、各特徴について紹介した短いデモ動画を用意したので、まずはこちらを見てください！ Compassとは？ Compassを語る前に、まずは「Sass」を知っておく必要があります。なぜなら、CompassはSassを元に開発したフレームワークだからです。 Sassとは では「Sass」とは何かと言うと、正式名称は「Syntactically Awesome Style Sh
参考URL | Web制作者のためのSassの教科書 - 公式サポートサイト
書籍内で出てきたURLや紹介したサイトなどの一覧です。 第1章 Sassのキホン Sassとは？ Sassの公式サイト LESSの公式サイト Stylusの公式サイト PCSSの公式サイト Rooleの公式サイト TASSの公式サイト CSS Crushの公式サイト Sassを導入する前のギモンや不安 公式サイトの翻訳 - enja-oss/Sass · GitHub なにはともあれSassを触ってみよう Try Online - Sass SassMeister | The Sass Playground! jsdo.it Create a new Fiddle - jsFiddle Pens picked by the Editors of CodePen HTML5, CSS3, JS Demos, Creations and Experiments | CSSDeck 第2章 Sa
新メンバーが多い大型プロジェクトでの不確実性との戦い方 - スタディサプリ Product Team Blog
ペアプロ・モブプロ、スキルマップ、1-on-1等々… チーム開発にまつわる各論・方法論・話題をよく見る昨今、関心の高まりは歓迎さるべきことながら つまるところそれらが現実のどのような問題を解決していくのか？ どのように相互作用するのか？ これらが有機的に結びつくことで現実のどのような問題を解決していくか？ こうした疑問に答えたり、具体例とともに記した記事はさほど多くないのではと思います。 本記事では昨年度に筆者のチームが約7ヶ月携わったプロジェクトにて、プロジェクト特性に起因する不確実性と我々がいかに戦ったかを記します。チーム開発を行う方にとってこの記事が実りあるケーススタディとなれば幸いです。*1 なお、本記事では以下のことは本旨とは逸れるため割愛させていただきます。 プロジェクトの機能的側面 技術的不確実性 各取り組み単体の詳細 はじめに / プロジェクトの雰囲気を伝える図 この記事で
「データ分析をやるならRとPythonのどちらを使うべき？」への個人的な回答 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Background image by Pixabay) 最近また「データ分析をやるならRとPythonのどちらでやるべきか」という話題が出ていたようです。 言語仕様やその他の使い勝手という点では、大体この記事に書いてあることを参考にすれば良いと思います。その上で、人には当然ながら趣味嗜好がありますので、個々人が好みだと思う方を使えば良い話ではあります。 とは言え、僕自身もクソコードの羅列ながらこのブログにR & Pythonのコードを載せているということもあるので、便乗して今回の記事では僕個人の意見と感想も書いてみようと思います。いつもながらど素人の意見（特にPythonは本業ではない）なのと、自分がメインに使っているRでもtidyverseをほとんど使わないなど割とout-of-dateな使い方をしているということもあり、読んでいておかしなところなどあればどしどしご指摘くださると有難
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宮崎県の統計システムの公募がすごい。