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2020年2月22日のブックマーク (2件)

  • 牛切り落とし肉のステーキのレシピ・作り方【簡単&時短】 - レタスクラブ

    材料(2人分) 牛切り落とし肉…240g まいたけ…1パック(約100g) しめじ…1/2パック(約50g) 万能ねぎの小口切り…4〜5分 玉ねぎソース ・玉ねぎのすりおろし、ポン酢じょうゆ、水…各大さじ2 ・バター…10g ・塩、こしょう、小麦粉、サラダ油 牛切り落とし肉…240g まいたけ…1パック(約100g) しめじ…1/2パック(約50g) 万能ねぎの小口切り…4〜5分 玉ねぎソース ・玉ねぎのすりおろし、ポン酢じょうゆ、水…各大さじ2 ・バター…10g ・塩、こしょう、小麦粉、サラダ油 作り方 まいたけはべやすい大きさにほぐし、しめじは小房に分ける。牛肉は半量ずつを手でまとめて小判形に成形し、塩、こしょう各少々をふって、小麦粉を薄くまぶす。 切り落とし肉でもまとめて焼けば、ボリューム感アップ。小麦粉をまぶすと焼いてもくずれにくい。 フライパンに油大さじ1/2を熱し、牛肉を

    牛切り落とし肉のステーキのレシピ・作り方【簡単&時短】 - レタスクラブ
  • fastTextで自然言語(日本語)の学習モデルを生成する手順まとめ|dot blog

    Facebookが開発したfastTextを利用して自然言語(Wikipediaの日語全記事)の機械学習モデルを生成するまでの手順を解説。また生成した学習モデルを使って類語抽出や単語ベクトルの足し算引き算等の演算テストを行う方法までコード付きで紹介します。 Pythonこの記事は約 分で読めます。(文字) fastTextで日語を機械学習させる手順Facebook発表の『fastText』利用して日語の機械学習モデルを生成する手順を解説していきます。 Wikipediaの全記事のダンプデータ取得学習の文章にはWikipediaを利用します。下記URLから、最新のWikipedia全記事ダンプデータをダウンロードしましょう。取得データはXML形式の圧縮ファイルになっています。 Index of /jawiki/latest/任意のディレクトリに保存してください。 Wikipedia

    fastTextで自然言語(日本語)の学習モデルを生成する手順まとめ|dot blog