All-in シリーズ｜日清食品グループ オンラインストア
現代人に不足しがちな、ビタミン、ミネラル、食物繊維を１食の麵で補う＊4。 ＊1 厚生労働省「日本人の食事摂取基準 (2015年版) 」より、30〜49歳男性の推奨量/目安量/目標量をもとに、1日に必要なビタミン・ミネラルの1/3量以上を配合しました。 ＊2 日本食品標準成分表2015年版 (七訂) 「マカロニ・スパゲティ (乾)」と比較 ＊3 日本食品標準成分表2015年版 (七訂) 「〔中華めん類〕干し中華めん/乾 」と比較 ＊4 出典：平成29年国民健康・栄養調査 偏食による栄養の偏り、朝食の欠食、小児期における肥満、思春期におけるやせの増加などを背景に、日本人の多くが必要な栄養を十分にとれていないと言われています*6。その現代において求められる簡便食とは、簡単でおいしいだけでなく「理想的な栄養バランス」を実現する食事であると考えます。 ＊5 厚生労働省「日本人の食事摂取基準 (201
走行の革命児現る…4万円台の折りたたみ自転車はわずか13.1kgで機能性抜群な優れモノ｜マイ定番スタイル | ROOMIE（ルーミー）
その名は「AURORA 219」。 早速価格の話をして恐縮なんですが、なんとこの自転車、44,280円(税込)なんですよ……。 価格的によっぽどシンプルな作りで、機能面に面白みがないならまだしも、なんとこれ「折りたたみ自転車」なんですよね。 折りたたみ式でコンパクト収納可能 折りたたみ自転車ですので、コンパクトに収納できるのが大きな魅力です。 全長1430mmの自転車ですが、折り畳めば全長850mm幅350mm（ハンドル含まず）ほどに納めることができます。 しかもレバーをワンタッチするだけで、折りたたみできる手軽さ！ 車に放り込んで持ち運ぶのはもちろん、六角レンチ工具を使って、ハンドルを外すだけで、電車やバスなどの公共機関で自転車を持ち運ぶことも可能です。 屋内にも収納できるため、盗難も防げますよ。 とにかく軽い！ 女性でも持ち運びできる！13.1kg 車体には、軽量なアルミニウム製のオリ
仕事を奪うAIと、予想外の仕事を創り出すAI
＜技術の進歩という革命を悲観することはない。トラック運転手からウエーター、数学者、医師まで、作業の「ロボット化」は多くの人から仕事を奪うが、多くの可能性ももたらす＞ ※ニューズウィーク日本版SPECIAL ISSUE「世界経済入門2019」が好評発売中。貿易戦争、AI、仮想通貨、循環型経済、ブレグジット、日本経済、そして「来るべき危機」......。トレンドワード10＆投資家パックンの超解説も収録。教養としての経済知識を学び、マネーの流れを読む1冊です。 （この記事は「世界経済入門2019」の1記事） 先の戦争に学び次の戦争に備える。碁や将棋の世界では既に人工知能（AI）ソフトが名人級の棋士を次々と破っている。でも、人間の棋士が失業したという話は聞かない。なぜだろう？ AI棋士が今よりも賢くなるには、人間の棋士から学び続ける必要があるからだ。そうであれば、AIが私たちの雇用を奪うというのは
Kerasだってハイパーパラメータチューニングできるもん。【hyperas】 - Qiita
最近流行りのハイパーパラメータチューニング 先日(2018年12月3日)、僕のTwitterのタイムラインに下のツイートが流れてきました。ハイパーパラメータを自動で最適化してくれるフレームワークOptuna。 なんだこれ！ https://t.co/3qhuwMVxAc — Takuya Akiba (@iwiwi) 2018年12月3日 普段地道にハイパーパラメータを調節している僕はすぐにOptunaについて調べました。 これは使わねばならん！！！ そう確信したのですが、残念ながら現在行なっている大学の研究ではkerasでかなり実装を進めてしまっていました。そこで、hyperasというkerasユーザーに優しいハイパーパラメータチューニングのライブラリを使ってみることにしました。 インストール 以上。 (僕はこれでいけた) (他の方法は自分で調べてくれい) チュートリアル 公式GitのR
お酒好きの一人旅は「甲府」を推したい ちょうどいい街・甲府の楽しみ方
投稿者 : トラベル ライター、投稿日 2018 年 11月29日 お酒好きの一人旅は「甲府」を推したい ちょうどいい街・甲府の楽しみ方 こんにちは。山と温泉を愛する女一人旅ブロガー、月山ももと申します。 暇さえあれば温泉と登山を絡めた一人旅を楽しみ、「山と温泉のきろく」なるブログを更新している私。そんな私のブログで突出して登場率の高い街があります。 それは山梨県の「甲府」です。 長野県や山梨県の山や温泉に行くとき、立ち寄るのにちょうどいい街なんですよね、甲府って。中央線特急「かいじ」の始発駅だから、自由席でも少し並べば確実に座って帰れますし、駅から徒歩圏内にいい温泉が湧いているから、登山後の入浴にも便利ですし。 また、甲府駅周辺には、気軽にふらっと一人で立ち寄って一杯飲めるお店が多いのです。甲府で昼から一人で飲んでいると、ほぼ確実に私以外にも一人でお酒を楽しんでいる人がいます。しかも山梨
Pythonでリストをソートするsortとsortedの違い | note.nkmk.me
Pythonでリストを昇順または降順にソートするにはsort()とsorted()の2つの方法がある。文字列やタプルをソートしたい場合はsorted()を使う。
Pythonメモ : あまり知られていない（かもしれない）テクニック集 その2 - もた日記
listtocommaseparated.py : リストをカンマ区切りで出力 minmaxindex.py : リスト内の最小値、最大値のインデックスを取得 removeduplicatefromlist.py : リストから重複要素を削除 reverselist.py : リストを逆順にする reversestring.py : 文字列を逆順にする flattenlist.py : ネストされたリストの平坦化（flatten） sortlistkeepindices.py : ソート前のインデックスを保持 transpose.py : 転置 copylist.py : リストの浅いコピー、深いコピー merge_dict.py : 辞書をマージ dictionaryget.py : 辞書にキーが存在しない場合にgetメソッドを使用 dictdefaultvalue.py : 辞書のデフ
【今西軒のあんてぃーく】予約必至の裏メニュー！おはぎ屋さんがつくる素朴なお味の瓶入りゆで小豆 | デジスタイル京都｜京都のイベント、観光、グルメ、お出かけスポットなどの情報満載 “京都を楽しむプロ”がおすすめするいろんな情報満載サイト | Page 2
そのまま食べてよし、アレンジするもよし。飽きのこない素朴さが魅力の「あんてぃーく」 「あんてぃーく」の特徴をうかがうと、 「甘さが足りるかなー足らんかなーっていう微妙なラインで」 ——ふむふむ。 「おはぎのあんこ同様、塩も入ってへん」 ——ほうほう。 「砂糖は少ないし、水分量が多いから日持ちもあんまりせえへんな」 ——そ、そうですね・・・。 「なんていうか、パンチの効いてないあんこやね」 ——もっと褒めたげて・・・！ フタを開けると、上澄み液がコンニチワ。 この下に、みっしりとゆで小豆が詰まっています。 逸る気持ちを抑えながら、小豆を壊さないようにゆっくり、そーっと上下をかき混ぜる。 重いので、本当にゆっくり、ゆっくり。 じれったさとワクワクが同居する時間です。 そうこうするうちに先ほどの上澄みは消えて、とろりとした呉の存在感に溢れた食べ応えのある液体と、ふっくらとした粒が混ざり合った状態
近所の話題 | ご近所SNSマチマチ
はじめまして！◯◯駅周辺の園で0歳児入園しているものです。 他駅は候補に入れず、一応認証も申し込みしました。認証からも内定をいただきましたが、第一希望の認可から内定をいただけたので、そちらに通っています。ご自身の指数や来年度の申し込み状況次第ですが、入園できた一例として参考になれば幸いです。
新しいExcelの一番の変更点は「スピル」？
新しいExcelの性能についてのリリースがあり、ネットでは、VLOOKUP関数が高速になった、AI搭載されたなどのトピックで賑わっています。 でも、実は、表計算の従来の概念を覆すかもしれない、「スピル」という考え方が導入されています。 これはもしかしたら今回のアップデートの一番のインパクトかもしれません。 もしかしたらVBAで作成したプログラムにも影響が出るかもしれません。 そこで、このスピルという新機能について、OfficeInsiderのExcelでいろいろ試してみましたので、その結果を書きます。 従来のExcel 今までのExcelでは、いくつかのセルや値を組み合わせた計算式の結果は、1つのセルにしか出ませんでした。 つまり、多入力、単出力という、昔からのコンピュータの原則に沿っていました。 スピルとは、簡単に言うと、多入力、多出力です。 ひとつの計算式で、複数のセル範囲に出力できま
決定木の可視化ライブラリ「dtreeviz」が凄かったのでまとめる - St_Hakky’s blog
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
無料で離婚した父と母の家を行き来する少年の揺れる心情を幻想的に描いた短編アニメ映画「Weekends」の全編が公開中
ピクサー・アニメーション・スタジオやウォルト・ディズニー・アニメーション・スタジオといったスタジオで、10年以上にわたってアニメーションを作ってきたトレヴァー・ヒメネス氏が監督を務めた短編アニメ映画が「Weekends」です。手描きアニメーションの温かみと不安定な少年の心情を幻想的に描き出した本作品は、ロサンゼルスで開催されている「ShortList Film Festival」で上映されており、約15分の全編が2018年8月22日までの期間限定で無料公開されています。 約1分の予告編ムービーも公開されており、以下を見れば「Weekends」がどんな作品なのかがつかめます。 Weekends (Trailer) 「Weekends」の予告編は、雲がちぎれたように浮かぶ空を1枚のTシャツが泳ぐように飛んでいく、幻想的なシーンで始まります。 主人公の少年が眠る寝室からは、一面の窓ガラスを通して
日本経済は消費税10％に耐えられないかもしれない 深刻に低下している日本経済の基礎体力 | JBpress (ジェイビープレス)
政府は10％への増税に際して、財政出動を強化することでマイナスの影響を和らげようとしている。一部からは増税分のほとんどを景気対策に投入すべきとの声も上がっているが、こうした手法に対しては異論もある。そもそも消費増税によって景気が悪化するというのであれば、増税しないことが最善策であり、増税による税収増を景気対策につぎ込むのは本末転倒という考え方である。 日本は内需経済に移行しているはずだが・・・ 消費増税の是非という命題に対して、正しい結論を得るためには、そもそもなぜ景気が上向かないのかという根本的な部分に目を向ける必要があるだろう。 日本経済が弱くなっている原因が、単純で単一なものとは考えにくいので、正しい処方箋を書くのはそう簡単ではない。ただ、ひとつだけ言えることは、数字の上では日本は内需経済型に移行しているはずなのに、いまだに輸出依存体質から脱却できていないという現実である。 デフレが
誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）とは - HELLO CYBERNETICS
はじめに ニューラルネットの基礎 ニューラルネットの順伝搬 1つの層での処理 多層での処理 順伝搬のまとめ ニューラルネットワークの学習 勾配法 微分の難しさ 誤差逆伝搬法 問題 誤差逆伝搬法 まずは損失の和を計算する 微分の連鎖律 出力での損失の微分 中間層での損失の微分 式を見直す はじめに ニューラルネットのフレームワークを使うと、誤差逆伝搬は既に実装されているため、ほとんど意識すること無く使えてしまいます。言わばブラックボックスという状態です。ここで誤差逆伝搬法について学んでおくことで、ニューラルネットがいかにして学習を行っているのかを理解しましょう。 数式が相応に難解なため、一番最後まで飛んでしまっても構いません。 最終的に得られる式を見れば、誤差逆伝搬法の由来を理解できるかと思います。 ニューラルネットの基礎 ニューラルネットの順伝搬 1つの層での処理 まずニューラルネットワー
彼女に振られないための変化検知入門 - Speaker Deck
R の changepoint パッケージの使い方についてです。 第66回R勉強会＠東京（#TokyoR）発表資料 https://atnd.org/events/92993
Sorry ARIMA, but I’m Going Bayesian | Stitch Fix Technology – Multithreaded
When people think of “data science” they probably think of algorithms that scan large datasets to predict a customer’s next move or interpret unstructured text. But what about models that utilize small, time-stamped datasets to forecast dry metrics such as demand and sales? Yes, I’m talking about good old time series analysis, an ancient discipline that hasn’t received the cool “data science” rebr
第２回 可換環の定義 - Pythonで学ぶ「プログラミング可換環論」
こんにちは。グレブナー基底大好きbotです。 第１回では、環を定義し、その簡単な具体例として、整数環や多項式環を挙げました。 実は、これらは両方とも"可換環"と呼ばれる特殊な環になっています。 第２回では、可換環と非可換環について取り上げたいと思います。 復習 「環」とは、"足し算"と"掛け算"の演算ができて、次の８つの条件を満たす集合のことでした。 定義1 $R$ を集合とし，2つの演算 "$+$" と "$*$" が入っているとする．この時，$R$ が次の8つの条件を満たすならば，$R$ は環であると呼ばれる． 任意の $R$ の元 $a,b,c$ に対し，$(a+b)+c=a+(b+c)$． (和の結合律) $R$ の元 $0$ が存在して，任意の $R$ の元 $a$ に対し，$a+0=a$． (0の存在) 任意の $R$ の元 $a$ に対し，ある $R$ の元 $b$ が存在し
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