なんでも勝手にマリトッツォ
北海道在住の大学生。演劇サークルに所属していますが、やったことがあるのは音響担当・舞台装置担当・当日宣伝担当で、一度も演技をしたことがありません。好物はパステルのなめらかプリン。 前の記事：さあみんな、セイコーマートで酒を買え マリトッツォ概論 トレンド最前線を突っ走るマリトッツォ。パン屋さんだけでなく、コンビニやスーパーでも見かけるようになってきた。 近所のパン屋にもありました。これはいちごのマリトッツォ。 元はイタリア発祥のお菓子で、ブリオッシュ生地に生クリームをたっぷり挟んだものをこう呼ぶらしい。 それが日本に伝わって流行り始めたのが今年の上半期だろうか。ビジュアルが強烈だからであろう、いわゆる映えだ。 日本で流行っているマリトッツォに挟まれているクリームには派生系がある。単なる生クリームだけでなく、ラムレーズンをたっぷり含んでいるものや、ピスタチオを練り込んだものもあったりする。
「排除ベンチ」抵抗した制作者が突起に仕込んだ「せめてもの思い」
「さすがに、必要ですよね」 そもそもベンチがない問題 「恐れていることが本当に起きるか」を知る まちなかで見かけるベンチに、仕切りや手すりのような突起がついていることは「当たり前」の風景になっています。そんな「排除ベンチ」の一つが、先日、ツイッターをきっかけに形を変えました。〝突起〟が動いたのです。当初から〝突起〟に抵抗していたというベンチの制作者。実は、ベンチにある仕掛けをしていました。「みんな排除に慣れてしまっている」。制作者の言葉から、公共空間の過ごし方について考えます。 可愛らしいデザインで〝排除〟 7月8日。東京都中央区の京橋に設置されたベンチに、作業員が集まりました。木製のベンチを１台１台裏返し、ベンチの座面を３つに区切っていた「突起」のボルトを外し、突起を動かしました。
「執筆がしたい、管理はしたくない」記事の執筆・レビューに特化しAI校正を備えたクラウド「Shodo（ショドー）」を株式会社ゼンプロダクツが正式リリース - ライティングラボ by Shodo
株式会社ゼンプロダクツ（本社：埼玉県朝霞市、代表取締役社長：清原弘貴。以下ゼンプロダクツ）は2021年7月13日より、チームで記事の執筆・レビュー・AI校正が行えるクラウドサービス「Shodo™（ショドー）」を正式リリースしました。 「今日も管理する仕事ばかりで1日が終わった」。記事の執筆、チームでのコンテンツマーケティングは「ら抜き言葉」の指摘など当たり前のコメントや、作法が面倒なメールでのやり取り、執筆工程の管理で余計な時間がかかってしまいます。「Shodo」は記事の執筆、レビューをクラウド上で行い、管理を減らして本質的な執筆やコラボレーションに時間を使えるよう手助けするWEBサービスです。 「1つの記事あたり2時間は削減できました」、「紙に印刷して赤ペンしていた昔の自分に教えたい」、そんな声を反映しながら、2年以上の開発期間を終えて本日正式にリリースされました。「Shodo」はWEB
大きなGitリポジトリをクローンするときの工夫を図解します - DeNA Testing Blog
こんにちは、SWETでCI/CDチームの前田（ @mad_p ）です。 SWETではCI/CDチームの一員として、Jenkins運用のサポートや、CI/CD回りのノウハウ蓄積・研究をしています。 はじめに Gitリポジトリをクローンすると、ローカルフォルダにはそのリポジトリの全体がダウンロードされ .git というフォルダに格納されます。ブランチをチェックアウトすると、ブランチ内のファイルがワーキングツリーとして展開されます。この様子を図にするとこのようになります。 この .git とワーキングツリーの使うディスク容量を節約しようというのが今回のお話です。特にJenkinsにおいて、大きめのGitリポジトリをクローンしてくる場合に課題があり、いろいろ工夫してみたので、その結果を紹介します。同じCI/CDチームの加瀬による記事「大規模リポジトリで高速にgit cloneするテクニック」と内容
Using WebAssembly threads from C, C++ and Rust
Learn how to bring multithreaded applications written in other languages to WebAssembly. WebAssembly threads support is one of the most important performance additions to WebAssembly. It allows you to either run parts of your code in parallel on separate cores, or the same code over independent parts of the input data, scaling it to as many cores as the user has and significantly reducing the over
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