「白菜のサラダ」どんぶり一杯はすぐ食えるよ。 2014年02月02日10:00 カテゴリレシピ野菜・果物 http://ikura.2ch.net/test/read.cgi/cook/1110989098/ 「WW 白菜をウマーく食いつづける方法 WW 」より 771: ぱくぱく名無しさん 2004/11/29 20:41:45 ガイシュツかもしれないけど、サラダ。 きれいに洗ってきっちり水気をとり、 緑部分は1センチ幅、白部分は2,3ミリ幅にザク切りし、 サラダボウルや大ぶりの深めの皿に投入。 ベーコンを5ミリ幅に切り、カリカリのちょい手前まで炒める。 そこにワインビネガーかレモン汁を入れ、ジュワ~ッ、 間髪入れず、切った白菜にかけまわし、 ほんのちょいとマヨネーズ、大量のあらびきこしょうをかけて、 グワーッと混ぜる。 どんぶり一杯はすぐ食えるよ。 スポンサード リンク 773: ぱく
概要 fluentd でサービスの情報を転送し、Kibana で分析したい これまでの過去データを一度に放り込みたい データの件数が合わない Kibana でエラーが発生する 各種設定を見直すことで対応可能 背景 長い長いミーティングに疲れ、集中力を擦り減らしたアナタは 無意識のうちにブラウザを起動していました。 去年まで勤めていた会社の同僚がシェアした記事が目に止まります。 「fluentd + Elasticsearch + Kibana で今どきのログ分析!」 感化されやすいアナタはおもむろに VM を立ち上げ環境を構築します。 Web サーバから吐き出されたログはオシャレでイイ感じにチャート化され、 満足したアナタは VM を落とし、再び仕事に戻りました。 しばらく経ったある日のこと、ふと気づきます。 「ログだけじゃなくて、ユーザ属性の分析にもコレ使えそう。」 毎度オレオレ管理ペー
Treasure Data Intro for Data Enthusiast!! from Takahiro Inoue 本シリーズではデータ分析を以下の7つのレイヤーに分解し,各々について解説していくものとします。(Slide Shareの資料は常時更新されます。) Data Collection Data Storage Data Management Data Processing Data Processing Design Part.1 Part.2 Part.3 Part.4 Part.5 Part.6 Data Visualization Treasure Viewer, MetricInsights, Tableau Data Visualization Patterns Part.1 Part.2 Part.3 本日は「5. Data Processing Design
やぁみんな。ショーン・ぱみゅぱみゅだよ。今日は自分が数年前からこうしていたら、今の事業を成長させる際にもう少しスムーズにいっただろうな。と思っていることを紹介するよ。IT業界は移り変わりのスピードが凄まじく早くて、2年前まで盛り上がっていたサービスが今日では廃れているなんてことが当たり前のようにある。それはユーザーが最初はクールだと感じていたけど、徐々にダサいと感じてしまったから、ということもあれば、デバイスの変化に対応しきれずにユーザーが離れていく場合もある。しかしながらその一方で、クックパッドやEvernoteのように登場から数年経っても安定して成長し、売上を伸ばしているサービスも存在している。こういった成功するサービスと廃れていくサービスは一発屋芸人と安定して出演が増える芸人との違いみたいなもので、登場当初のキャラ設定(ITではサービス設計)によって寿命がほぼ決まっているものだ。具体
予定と実績¶ Flaskを使う準備 20分 -> 60分 Flaskチュートリアル 40分 -> 60分 休憩 15分 Flaskを使いこなす1 40分 -> 60分 アプリを公開する 20分 -> 20分 休憩 15分 Flaskを使いこなす2 30分 -> 30分 プラグイン、情報源紹介、Q/A、予備 -> 10分
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