【男女別】オフィスカジュアルどこまでOK？夏のオフィスコーディネート100選 | Work ＆ Life
オフィスカジュアルやクールビズが一般化する昨今、誰もが悩む、オフィスでのファッション。 「毎日コーディネートを考えるのが面倒くさい」と思う人もいれば、「そもそもオフィスカジュアルの基準って何！？」と、悩む方もいるのではないでしょうか。 オフィスカジュアルといえども、認識を誤っていると、品がない・常識がないと思われてしまうこともあります。 ここでは男女別に、今年の夏のオフィスでのおすすめコーディネートをご紹介します。 オフィスではNGな注意点や、持っておくと便利な定番アイテムも確認し、TPOにあった形でおしゃれを楽しみましょう！ 《目次》 《レディース編》 １、オフィスカジュアルとは？【レディース】 ２、気をつけたい5つの注意点【レディース】 ３、スカート派×パンツ派！夏のコーディネート【レディース】 ４、オフィスで使える着まわしアイテム5選【レディース】 《メンズ編》 ５、ビジネスカジュア
最安値ならココ！激安の中古・アウトレットでパソコンや周辺機器探しにおすすめのショップ - Enter101
やっと、あきばはら（@tsurare01）というハンドルネームっぽい記事を書く日が来たかも。 といってもオタの話題じゃないですよ。PC関連のショップです。 パソコンやOA機器を新品で探すなら、価格.comやAmazonというのが定番かと思います。少しでも安い商品が欲しい時は、価格.comが最安値の場合は多いですよね。 購入手続きが面倒なら、Amazonが楽なので、この2つを利用している人は多いのではないでしょうか。 ただ、新品よりも安く欲しい、中古やアウトレットでも構わないから、格安でなんとかパソコンを手に入れたいと思った時には、この2つだと心許ない。 かといってヤフオクだと信頼できるかどうかはかなり当たり外れに依ることが多いので、万人におすすめ出来るものではないように思います。 そこで、今回は実際に利用したことのある店舗から、激安でパソコンやモニタ、ノートパソコン、メモリ、タブレットやカ
Javaと偽Javaの話。 - なるようになるかも
qiita.com これの話。ブコメに書こうとしたら4000字は入らなかった。 Microsoft Java VM かつての WIndows には MS 製の Java VM が搭載されていました。 古代の Java は「Write once, run anywhere」を掲げていた通り、クライアントサイドで Java アプレットとして利用されるのが主流でした（サーバーサイドで動くようになって、真価を発揮した感じがあります）。 しかし Java VM の仕様は、パフォーマンスについての記述は曖昧になっており、OS ごとの実装の違いによって、実行速度に顕著な差がありました。 Windows の Sun 純正の Java VM は性能が悪かったため、MS は独自の Java VM を開発し、Internet Explorer にバンドルしました。調子に乗った MS は Windows GUI
スクワットのメニュー！ 基本の5つで体型はどんどん見違える！ [ボディケア] All About
スクワットのメニュー！ 基本の5つで体型はどんどん見違える！「筋トレの王様」と言われることもあるスクワット。正しく行えば、多くの筋肉を一度に鍛えることができるため、体のラインを変えるために大きな効果が期待できます。キュッと上がったヒップにスラっと伸びた足、スッと引き締まったお腹を目指しましょう。
![スクワットのメニュー！ 基本の5つで体型はどんどん見違える！ [ボディケア] All About](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b926cf319e6fb56d5f1cf48465e8585ccdd78a4d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimgcp.aacdn.jp%2Fimg-a%2F1200%2F900%2Faa%2Fgm%2Farticle%2F4%2F9%2F4%2F3%2F6%2F5%2F1662451399%2Ftopimg_original.jpeg)
Deep LearningとNLPの最新論文の情報を集める方法 - あおのたすのブログ
(5/29 追記：Deep Learning のGoogleグループコミュニティを追加) (6/8 追記：松尾研究室の勉強会ページを追加) (6/13 追記：neural language notesを追加) はじめまして。@aonotas（あおのたす）です。 Deep Learningと自然言語処理に興味があります。 好きなフレームワークはChainerです。 さて、Deep Learningが自然言語処理のタスクでも応用されています。 ACLやEMNLPなど国際会議でもタイトルに「Neural」が入ったものが多いですが、arxivにも査読前の論文がよくアップロードされています。 （スピードが早くて追いつくの大変ですよねorz） そこで最新のDeep Learningの論文の集め方を紹介したいと思います。（あくまで私個人の方法です。皆さんどうしてるか教えてもらえると嬉しいです。） 面白い
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