「ローストビーフ自作」のメリットを最大化する方法 ネットの海は広大なので、ローストビーフの自作レシピも乱立しております。 我こそは最ウマ、我こそは手間なし、我こそは目ウロコ落としなど、特徴ある作り方がたくさんあります。 たくさんあるのは豊かなことですが、知りたいのは「自分にとってのベスト」です。 質が高くおいしいものを食べたければ、結局はお店に行くのがコスパ最強。 単に安く食べたいなら、スーパーで売られてるカット済み完成品を買うのが最適。 今回は「ローストビーフを自作することで享受できるメリットを最大化したい」という正直な欲望を基準にして、レシピを比較考察します。 結論を先に言っておくと、 自作のメリットは「圧倒的な物量と味付け自由度のもたらすぜいたくを勝手に楽しむこと」でした。 作り比べ作戦です やってみた焼き方は3種類です。 フライパン フライパン + オーブントースター オーブントー
運動不足だ。もともと運動が苦手なくせに、外に出なくなったのでたちが悪い。ひどい時は1日30歩しか動かないし、歩き方を忘れてしまいそうである。体重は増加の一途を辿り、腹をつまむと見慣れぬ脂肪がぷにっと浮き上がった。君、いつの間に生まれたんだ。 というわけで買った。 エアロバイクである。フィットネスバイクとも呼ばれる。自転車のように漕ぐあれだ。色のクセが強すぎるのは安かったのと、他のバイクはどれも品切れだったからである。皆考えることは同じらしい。 早速漕いでみる。 ああ… 続かねえ。 全然続かねえ。漕いだ時間より組み立てる時間の方が長かった。かつてランニングも筋トレも、フィットネスゲームだって続かなかったのに、ただ漕ぐだけの運動が続くはずもない…。 申し遅れましたが、ライターの岡田悠と申します。趣味は旅行です。最近趣味が消滅しました。 そう、そもそも本当だったらGWは旅行に出かけていたはずだっ
統計学では、変数をその性質に応じて4つの尺度に分けて考えることがあります。Wikipediaによると、提案したのはスタンレー・スティーブンズ(Stanley Smith Stevens)です。1946年にサイエンス誌に発表された"On the theory of scales of measurement"という論文の中で、変数の4つの尺度、「名義尺度」「順序尺度」「間隔尺度」「比例尺度」について説明しています。 それぞれの尺度については具体例を見たほうが分かりやすいと思いますので、次に例を示します。 ■名義尺度 他と区別し分類するための名称のようなもの 例:男女、血液型、郵便番号、住所、本籍地、所属学部、学籍番号 使える統計量:各ケースの数、計数(count)、頻度(frequency)、最頻値、連関係数 ■順序尺度 順序や大小には意味があるが間隔には意味がないもの 例えば、1位+2位≠
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キヤノンの米国法人は4月29日、同社製カメラをウェブカムとして利用できるようにするツール「EOS Webcam Utility Beta Software」を配布すると発表した。 ANNOUNCEMENT: New #Canon U.S.A., Inc. Software Solution Allows Select EOS Interchangeable Lens Cameras to Function as High-Quality USB Webcam Read more: https://t.co/P1glg7P4RC — Canon USA Corp. (@CanonUSA) April 28, 2020 基本的にビデオ会議などはPC内蔵のウェブカムを使うケースが多いが、画質が低い場合がほとんど。このツールにより、フルサイズ・APS-Cセンサーを搭載したレンズ交換式カメラ「EOS
Photo: a-image/ShutterstockIntroductionMany articles focus on two dimensional convolutional neural networks. They are particularly used for image recognition problems. 1D CNNs are covered to some extend, e.g. for natural language processing (NLP). Few articles provide an explanatory walkthrough on how to construct a 1D CNN though for other machine learning problems that you might be facing. This a
10000 rows × 5 columns 更新するデータ target_index = df[np.random.choice([True, False], size=len(df))].index target_value = np.random.randint(low=1000, high=3000, size=len(target_index)) replace_series = pd.Series(target_value, index=target_index) # DataFrameでの置き換えも試してみているので作成。上記と同じデータ。 replace_df = replace_series.to_frame('value') 問題だったコード %%timeit transformed_df = df.copy() for index, row in replace_df
Editor’s note: Today is the fourth installment in a seven-part video and blog series from Google Developer Advocate Sandeep Dinesh on how to get the most out of your Kubernetes environment. When Kubernetes schedules a Pod, it’s important that the containers have enough resources to actually run. If you schedule a large application on a node with limited resources, it is possible for the node to ru
この記事について 深層強化学習を利用してAI RC Carの走行を学習させるソフトウェアをGithub上で公開しています。learnign_racerと命名しました。2020年4月29日の時点でのバージョンはv1.0.0です。この記事ではこのソフトウェアについて紹介していきます。 github.com なお、NVIDIAのJetson Community Projectsのページでも紹介されています。 developer.nvidia.com learning_racerの概要 このソフトウェアは10分から15分程度の学習時間で、コースに沿って走行する方法を獲得することができます。従来のAI RC Carでは人間のお手本操作をDNNに覚えこませる手法が一般的です1。ですが、本手法は教師なし学習の手法である強化学習をベースとしているため、教師データとなる人間のお手本操作は必要ありません。さら
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