2023/06/30 · 今回は代車の軽自動車ミラを簡単に車中泊仕様にする動画です皆さんも参考にしてみてくださいスノーボード ... 期間: 8:29 投稿: 2023/06/30

2024/05/12 · 軽自動車には様々なタイプがありますが、商用車タイプの軽バンやワゴンタイプのスーパーハイトがキャンプにおすすめです。 軽自動車をキャンプに使う場合 ...

自宅から30分ほどの林道脇で車中泊。 簡素な装備で1泊を楽しんできました！ 食事後は爆睡してしまい車内撮影はなし・・＾＾；

J SPORTSが「サイクリスト」、「これからロードバイクに乗りたい人」向けにお送りするHow to番組『自転車のススメ』。 ロードバイクのパーツ、ウェア紹介やメンテナンス方法、また実際にサイクリングに行く際の準備からルール＆マナーまでサイクリスト必見の内容でお送りします。 ＃7ではロングライドについて教えて頂きます。

コード：http://music.j-total.net/data/021na/003_nakajima_miyuki/067.html ２００９年、お世話になった皆様へ贈ります！ そして、これから巡り会う皆様にも贈ります！ 運命的な出会いが「仕合せ」ならば、 偶然の出会いは「幸せ」でしょう！！ 顔は見えずとも、音楽で繋がった仲間がここにいます。 ＹＯＵＴＵＢＥデビューして、もっと人が好きになった！ Ｌｏｖｅ＆Ｐｅａｃｅ！！だねー！！！ 今年はありがとうございました！ 皆様、良いお年を(*^^)v！！！！！ あ、歌詞は間違えてないですが、 結構滑舌悪くてすいません＞＜；

コード：http://music.j-total.net/data/018tu/001_tuji_ayano/001.html ﾘｸｴｽﾄあったし、自分も前々から歌いたかったので・・・♪ 久々に立ってｷﾞﾀｰ弾いたら・・・撃沈しましたｗ 慣れないことはすぐにできないな。。グダグダ。。 しかもｶﾒﾗ置く場所がなくて、無い胸がずっとアップの状態(^o^)／笑 見苦しいので画面は見ないようにｗｗ

When you issue the shade using the cocoa powder and black cocoa powder, it will be interesting pattern cake. シフォンケーキの卵黄生地をココアパウダー2つを使って濃淡をつけると「三毛猫」のような可愛い模様に♪ カットする場所によって色んな柄が出るのもとても面白いです。 Ingredients ※17cm（6.7in）Chiffon cake mold Egg yolk cake dough 《A》 1Egg yolk 10g(0.4oz) granulated sugar 1tbsp Vegetable oil 1tbsp water 25g(0.9oz)Cake flour 《B》 1Egg yolk 10g(0.4oz) granulated sugar 1tbsp Vege

分厚いパンケーキが食べたくなって 作ってみました。 ちょっとカフェ風でいい感じです。 牛乳パックで型を作りますが ひとつのパックから二つ分の型がとれます。 材料もシンプルなので 是非作ってみてください。 材料 卵黄　1個分 砂糖　20g 牛乳　60cc プレーンヨーグルト　20g 溶かしバター　10g ★薄力粉　50g ★強力粉　25g ★ベーキングパウダー　5g 卵白　1個分 その他　コーンスターチひとつまみ ①卵黄と砂糖をよく混ぜる そこへ牛乳、ヨーグルト、溶かしバターを加え 白くもったりするまで混ぜる ②★の粉類をすべてふるって、①に加えて混ぜる ③卵白を泡立ててメレンゲを作る （コーンスターチをひとつまみ加えて混ぜる） ④②卵黄生地に3回に分けてメレンゲを加えて 混ぜる ⑤温めておいたフライパンを一旦、濡れ布巾などで 粗熱をとってから、型をおき、生地を流す ⑥ふたをして

コメント、リクエストありがとうございます。

----------------------------------------------------------------------- Ingredients 70g cashew nuts 100g coconut oil 800g soy milk 200g water 180g sweetener 2 tbsp matcha powder 3 tbsp starch Instructions: 1. blend all the ingredients except for starch with a high power blender. 2. add starch to the half of the mixture. 3. heat it up until it thickens. 4. mix with the remaining mixture and wai

www.youtube.com › ALL_jp › howyoutubeworks › user-settings › autoplay

Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境、具体的にはNumpy/Scipy/scikit-learnを導入する手順について解説します。 なお、環境はPython3ベースを想定しています。 Minicondaベース(推奨) 機械学習系のパッケージはコンパイルが面倒なものが多いため、コンパイル済みバイナリをインストールできるconda(Miniconda)での環境構築を推奨します。 まずはPython本体(Python3想定)、パッケージ管理ツールであるpip、仮想環境を作成するvirtualenv、といった基本的な環境の構築を行います。 ※virtualenvについては今回(condaを使う場合)は不要ですが、Pythonで開発を行うなら入れておくべきパッケージなので併せて入れておきます。 Mac/Linux デフォルトのPythonと分けてインストールするため、pyenvを利用しま

まず言っておくべきなのは、もしあなたがMacかLinuxを持っているならPythonはそれらで開発したほうがいいということだ。 WindowsでのPythonはかなり手間になる。しかし俺のPC、というかWindows以外選択肢がないんだよという方に向け、PythonをWindows、また同じく躓きの元になるプロキシ配下で行う場合の注意点をまとめておきます。 Pythonのインストール これは迷うことなく、Downloadページから・・・と思いきや、そうではなくこちらからダウンロードすることをお勧めしたい。 Miniconda Minicondaとは、Pythonに数学系処理のライブラリをガッツリ詰め込んだAnacondaのライト版である。 本家PythonでなくMinicondaを入れる最大の理由は、condaコマンドである。 Pythonにおけるパッケージインストールツールであるpipは

はじめに 機械学習 (Machine Learning)って何だろう？ 「機械」が「学習」するの？ 「機械」ってロボットとかAIとかいうやつ？ どうやって「学習」するの？ 普通の人には分からない何かで出来てるの？ そもそも何なの？！ という疑問とか質問とか苛立ちがある人はきっといると思います。（少なくとも僕はそう思ってる） それについてざっくり答えてみます。 何に使われてるの？ 色々使われてる。本当に色々なところで使われている。 例えば、Amazonとかのオススメ機能とか。 （例： 伊藤計劃の『虐殺器官』を買ったら、フィリップ・K・ディックの『アンドロイドは電気羊の夢を見るか?』がオススメされたり） 後は下の例を見てください。 日常にある機械学習の応用例 で、一体何なの？ 困ったら、Wikipediaを見てみましょう。 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9

そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ

最近話題のReact.jsですが、実戦投入に当たっては結構重たい選択を迫られることになります。 ざっくり言えば、テンプレートエンジンを捨ててReactしますか?それともReactあきらめますか?という選択です。 本記事ではReactの基本思想とこうした選択肢が生まれてしまう背景を述べるとともに、後半では「どちらもあきらめない」という(若干シミュレーションRPGあるある感のある)第三の方策について案を提示します。 Reactの基本 最初に、Reactの基本的な仕組みについてまとめておきます。 Reactは公式ドキュメントが非常に充実しているので、始める際はぜひQuick Startのドキュメントに目を通すことをお勧めします。 Getting Started Tutorial Thinking in React 後述しますが、Reactを使ってアプリケーションを作る際の設計方法についての記載が

Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に

Pythonの実行環境であるMinicondaのコマンドTips。ドキュメントがあまり充実していない・・・というか、かゆいところに手が届かない感じなのでまとめておく。 公式ドキュメント Command Flow # 仮想環境を作成(virtualenv的なもの) conda create -n my_env numpy scipy # 仮想環境の一覧を表示 conda info -e # 仮想環境を有効化 activate my_env # Windows source activate my_env # Max/Linux # 仮想環境に追加でインストール(バージョンを指定する場合conda install scipy=0.12.0など) conda install scikit-learn # condaで取得できないものについて、pipでインストール(仮想環境にpipを入れて対応)

Along with a colleague, I’ve been playing around with Anaconda Python recently and am very impressed with it. At the time of writing, it is at version 1.7 and comes with Python 2.7.5 by default but you can install Python 3.3 using their conda package manager.  After you’ve installed Anaconda, just start up a Windows command prompt (cmd.exe) and do conda update conda conda create -n py33 python=3.3

Evernote にWebページの文章をコピペすると，書式などの文字のスタイル情報までコピペされてしまいますよね．スタイル情報を消すために一旦テキストエディットを経由してEvernoteにコピペしたりするのってかなり面倒です． この問題を解決してくれるのが「Ge…

Microsoft 365は、バージョン2305で動作確認しています。 解説記事内の画像はExcel 2021のものです。

スピーカーの固定 配置は、とりあえず机が部屋の中央にあるので、スピーカーを部屋の角に固定しようと考えました。(近くだと、ディスプレイだのがあって左右の同じ距離かつ同じ高さでの設置が難しいかったため) 固定は、試行錯誤の末にL字の壁にフックと結束バンド(インシュロック)を使いました。意外といい感じに固定でしました♪ 配線 これは、単純にケーブルの皮膜を剥いて接続するだけ。ケーブルには、白い線が入ったものと、入っていないものがありました。どちらを+にするのかわからなかったので、適当に白線有りを+にしておきました。これはアンプとスピーカーで同じだったら問題無いだろうと思います。 ケーブルとスピーカーはなんだか赤と黒のところを押しながらケーブルを差し込むだけ。この時にケーブルをちょっとねじっておくとバラけなくて挿しやすかった。

「ウェブリブログ」は 2023年1月31日 をもちましてサービス提供を終了いたしました。 2004年3月のサービス開始より19年近くもの間、沢山の皆さまにご愛用いただきましたことを心よりお礼申し上げます。今後とも、BIGLOBEをご愛顧賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 ※引っ越し先ブログへのリダイレクトサービスは2024年1月31日で終了いたしました。 BIGLOBEのサービス一覧

Mac用アンチウィルスソフトClamXavの使い方や設定のまとめと、ウィルス検索エンジンのClamAVを活用して、もう少し機能を強化する設定方です。ウィルス定義ファイルの更新とスケジュールスキャンの回数を、.plistファイル（launchd）を使って1日に何度も実行させるようにします。 ClamXavの使い方はよく見かけるのですが、ClamAVを活かすとなると…だったので、ついでに書いてみました。あまり参考にならないと思いますが、私が使っているClam Xavの環境設定も晒してます。 ClamXavの使い方と設定のまとめ：目次 ClamXavの基本的なこと ClamXavとは… インストール アンインストール ClamXavの基本的な使い方 ClamXavの環境設定 一般設定 隔離設定 除外設定 ログ設定 スケージュール設定 ClamXav Sentry 設定 動作テスト ClamAVを

再起動して約20分。 …、入れました、OS X Yosemite。 起動するときには Apple ID が必要です。 起動して、 1.まず自動で立ち上がる Intego NetBarrier や VirusBarrier などのバックグランドで動作するソフト（使っている人だけ）は全て正常に起動します。 2.なぜか FaceTime のパスワードを聞いてくるので入力。 3.Apple ID でサインインする必要があります（まだ作ってない人は作ることも可）。 「サインインして iCloud、iTunes、App Store、iMessage、FaceTime などを利用しましょう」などとアラートが出てきます。 「iCloud の設定を完了するには”◯◯（名前）”の Apple ID パスワードを入力してください」でパスワードを入力。 「”Mac を探す”をこのマックで使用することを許可しますか

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。システム統括本部 データソリューション本部の宮崎です。 最近ディープラーニングと呼ばれる技術の話題を耳にすることが増えてきました。 この記事ではディープラーニングの手法を実装し画像認識系の用途で便利に使えるCaffeというツールの使い方を紹介します。 Caffeの概要 Caffeは、C++で実装されGPUに対応した高速なディープラーニングのライブラリです。 大規模画像認識のコンテストILSVRCで2012年にトップとなった畳込みニューラルネットワークの画像分類モデル[1]がすぐに利用できるようになっています。 Caffeは、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータビジョンおよび機械学習に関する研究センターであるBV

はじめに 近年Deep Learningへの注目が高まっていますが、多くの場合膨大なデータを必要とすること、学習にはGPU計算環境が必要であったりなど、独特の敷居の高さがあります。この記事では、この敷居を大きく下げるであろうCaffeについて紹介します。ただ、Caffeを紹介する記事はすでに良いものがたくさんあり、そもそも公式documentがかなり充実しているので、今回は躓きやすい部分や他の記事があまり触れていない部分を中心に紹介していきます。 Caffeって何？ CaffeはDeep Learningのフレームワークの一つです。Deep Learningは一般に実装が難しいとされていますが、フレームワークを使えばかなり手軽に扱うことができます。 代表的なフレームワークには、 Caffe theano/Pylearn2 Cuda-convnet2 Torch7 などがあります。この中でも

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2015年4月22日現在の情報です caffeは頻繁にアップデートを行うので今現在動くかは保証しかねます インストールからリファレンスモデルを用いて画像判別をします． リファレンスモデルbvlc_reference_caffenet.caffemodelとclassify.pyを使用した画像識別についてまでです． caffeとは ディープラーニングフレームワーク 非常に高速かつ開発が活発で人気の高いフレームワークです 詳しくは公式を見ましょう http://caffe.berkeleyvision.org/ 少し性能を見たい方は Caffe Demos に分類したい画像のURLを貼ると 公式のリファレンスモデルで画像分類を行ってくれます MacOSX10.10.3(yosemite)にインストールする 以下の記事も参考になるかと思います OS X 10.10（Yosemite）にCaffe

結論 -> vmwareを使うと速い 経緯 私達のチームでは、開発環境と本番環境の差をなるべく無くすために、VagrantとDockerを使って環境を構築しています。Vagrantで動作しているのはUbuntu 14.04 x64です。VirtualBoxにはGuest Additionsがインストールされている状態です。 ある日、同僚からdockerコンテナでScalaのソースをコンパイルすると遅すぎるとの苦情がきたのでどこが遅いか調べてみることにしました。 どのくらい遅いかというと、macでコンパイルすると6秒で完了するものが、Dockerコンテナ内だと30秒かかる。5倍ぐらい時間がかかってます。 Dockerコンテナが遅いのか? -> 遅くない まずDockerコンテナが遅いのかどうかを知らべてみることにしました。 そのために同じScalaの環境をゲスト環境(Ubuntu 14.04